一面 30min上来先手撕：零钱兑换自我介绍为什么要从本科的IE转到算法看你项目用了DiT 可以讲一下吗transformer讲一下roc auc实习讲一下，具体的Agent流程是什么样的反问：业务 数据最后面试官说很匹配，等二面通知，说是二面没有手撕，纯聊，可以了解一下途虎的业务二面 30min自我介绍项目深挖transformer开放性问题：怎样在资源或者时间紧的时候推进项目如果让你再做一次这个项目，有什么可以优化的点你觉得你进入职场的优势缺点（这里疯狂追问讲一下实习的业务反问

一面 一开始就问项目 ，然后问语义搜索向量搜索， multi-agent的相关实习。。gc垃圾回收websockettcp/udp阻塞机制因为面的是搜索相关的，一面过了以后，为了二面提前准备了一些搜索相关的算法，不知道美团有几轮技术面，希望都能顺利通过，写面经攒人品！！

1．自我介绍＋项目介绍2．讲讲你对 transformer 的了解3．有哪些常用的解码策略， topp 和 topk 的具体细节，以及实现上的差别4. 意图分流的 agent 怎么做微调的，用了多少数据5.如何做 embedding 微调的，如何构造正负样例，训练的 loss 是什么6.RAG有哪些可优化的地方7．你的 RAG 项目中用到了 agent 吗，一般 agent 会用在RAG 链路中的哪些部分8．做 sft 时是怎么做数据配比的，参数具体怎么设置的9.RLHF的流程，有没有训过 PPO10. deepseed 的原理，zero1,2,3怎么做的11.了解过排序模型吗，讲几个经典的排序模型吧12．说一下 vllm 部署8*7B的 MOE 模型每秒大概能推多少token13．对比学习了解吗，讲一下（比较突然，不知道为啥要问）14.code :实现rand5到rand7

1、自我介绍2、聊了一下工作地点，职业规划3、简单问了下实习4、是否有系统性地学习过机器学习或深度学习课程？大模型相关的算法背景和理论知识是如何构建的？5、具体说明你在大模型领域学习了哪些内容，以及是如何学习的6、讲一下你对强化学习的了解7、除了RLHF，是否了解强化学习中的其他具体算法（Q-learning、策略梯度等）8、这些强化学习算法与大模型中的强化学习是什么关系？9、了解PPO算法吗？10、谈谈对目前主流大模型的认识以及底层架构11、DeepSeek在哪些方面做了改进使其训练成本显著降低？12、GRPO算法了解吗？13、微调、预训练和强化学习三者在训练目标、数据构造、训练算法和优化思路上的区别与联系？14、你的项目中，微调要解决的具体问题是什么？15、微调具体使用的是哪些模型，选择时是如何考虑的16、你的训练集规模多大？是否是全人工生成的？能否展示一条具体的训练样本17、如何评估和保证微调后模型输出的代码的正确性？评测指标和具体方法是什么？18、你提到正确率微调后提升了很多，在这个过程中具体做了哪些调优工作19、Agent项目是基于什么平台或框架实现的20、反问