自我介绍 有没有大模型相关的经历，聊了半天大模型挑个熟悉的项目讲下分布式锁一人一单https的s（对称加密之类的）websocket原理以及项目中怎么用的jwt原理以及项目中怎么用的（面试官很喜欢问这两个的底层原理）redis三剑客最后给了几个建议，比如简历融合些大模型相关的元素。处女面，问题都很简单，大部分答出来了但是有些原理没讲清楚，30min就结束了，感觉凉了，自己的问题，还得继续努力

面试很难，还是要多多练习,发点面经攒攒人品～1.Embedding与生成模型协同工作是怎么做 的?2.减少大模型幻觉，你用过哪些方法?3.大模型输出幻觉如何识别?有什么自动化评估指标?4.搜索准确性不高你怎么排查?召回、排序哪个阶段最可能出问题?5.如何从系统层面提升搜索结果的相关性?6.你在项目中做过哪些相关性优化?有没有量化结果?7.生成式搜索能否保证top-1的准确性?怎么提高?8.生成式搜索流程怎么设计?9.生成式排序你了解吗?10.如何构造排序模型训练数据?如何解决正负样本不均?

发发面经攒攒人品项目深挖1. 训练参数设置&资源配置细节2. DPO训练loss的直观含义3. 为啥不直接SFT，非要搞DPO4. 负样本构造逻辑追问：长链路GUI下正负样本长度不一有啥影响？原因是啥？5. 为啥选GRPO？对比过其他算法吗？6. tool response需要loss mask吗？理由是啥？7. 训练任务中mcp构造数量+具体case8. 训了几版模型？印象最深的bad case是啥？八股问答1. 看过AUTOGLM论文吗？其他大模型论文呢？印象最深的点是啥？2. 给定模型层数+隐藏层维度，估算参数量级+解释计算逻辑3. 同参数同序列长度，计算kvcache大小手撕代码流式输入输出处理规则1. 被包裹的字符直接隐藏2. mcp调用只输出instruction里的内容

整体面试还是不错的，发下面经给大家参考～1.实习介绍2.在微调大模型时使用过哪些框架3.CLIP模型的zero-shot能力是如何实现的？4.Transformer中Pre-Norm和Post-Norm的设计差异是什么？对模型训练稳定性和性能有何影响？5.在生成式大模型（如LLaMA、GPT）中，为何通常采用Decoder-only架构而非Encoder-Decoder结构？6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案，包括语义解析和意图识别的关键技术。7.针对Transformer模型推理过程，会采用哪些优化手段8.请阐述检索增强生成（RAG）的核心原理，并说明如何通过RAG缓解大模型的幻觉问题。9.vLLM框架的核心优化原理是什么？其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计？10请对比RLHF、PPO、DPO算法的技术差异、优缺点及适用场景