滴滴 大模型应用 L Lab面经，一二面
部门：滴滴关于agent场景的大模型应用，例如规划行程、帮打车之类的
一面：
项目：聊了两个实习项目，一个是sft大模型的，一个是大模型建模的
八股：无
手撕：最长递增子序列
二面：
项目：无
八股：
开放性问题：一个基座模型在三种数据上微调后，出现了三种错误：a.答案正确但没有符合其他用户要求（用户要求简短输出却输出很长）b.输出一直重复 c.输出错误答案。
这三种情况的原因是什么？有什么解决办法？用思维链的方式分别对这三种问题有效果吗？
手撕：上来就是两个手撕题，被吓到了。磕磕绊绊做出来了[捂脸R]
1.不能调包，纯手写linear regression
2.统计10000以内的质数数量
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