虾皮NLP秋招补录一二三面面经 排序挂

一面

简历拷打

1. GSPO相对于GRPO最大的区别是什么？

2. LoRA在初始化的时候，有什么特殊设定？

3. LoRA实际训练时，base模型的参数是固定不变的吗？

4. LoRA中A和B都设置成0可以吗？

5. LoRA中A和B都设置成0时，求梯度的时候一直都是0吗？

手撕

6.给定一个数组，求其中逆序对的个数。

7.给定一个包含正数和负数的数组，求其中连续

子数组的最大乘积。

二面

简历拷打

1.为什么需要多智能体？单智能体不能做吗

2.LangGraph相对其他开源智能体编排工具的优点是什么？

3.在现有场景中是否需要用到LangGraph的状态管理功能？

4.如何理解Long-term Memory的实现方式?

5.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆，有什么想法？

6.ContextWindow能否储存大量电商交互信息？如何解决存储问题？

7.推理时若将大量Memory以Token形式给到大模型，Token长度过长该如何处理？

8.强化学习有哪些常用技巧?

9.若通过SFT进一步提升模型准确率，常用的手段有哪些？

10.SFT的理想数据量是多少？如何确定？

11.SFT数据分布一般怎么取？为什么选择该分布而非其他分布？

12.你更熟悉哪种强化学习?

13.DPO与PPO等其他强化学习的区别是什么？

14.最近看的技术报告是什么？请简单分享其内容。

15.大模型在短视频场景下的商品推荐思路是什么？

16.大模型推荐相对于传统推荐（如多路召回、双塔推荐）结构是否更简单？能否优于传统推荐？

无手撕

三面

1.自我介绍

2.挑一段最有成就感的实习 / 项目经历，说明做得最好的地方

3.复盘这段经历，说说其中可优化、做得不够好的部分

4.选择岗位时的核心考量因素

5.目前其他面试 /offer推进情况，包括薪资、工作地点等信息

6.若 Shopee 给到offer且薪资与手头已有offer相近，是否会考虑入职

7.若最终选择 Shopee，能否提前实习及可到岗的时间

8.是否有其他想沟通的问题，是否已了解清楚岗位相关信息

9.确认手头已有offer状态：是否签约、是否签三方，以及答复截止时间