整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.项目介绍2.代码考察 mid中较难的题 用到了树的bfs的思想(队列实现）分析时间复杂度3.堆和栈数据结构的区别4.堆pop的时候如何维持性质5.python tuple和list的区别6.list.sort()和sorted()的区别7.类中静态方法和类方法的区别8.两种方法程序初始阶段是如何载入的9.操作系统bash命令了解吗  如何创建文件10.如何筛选log文件多少行包含多少error11.如何避免哈希冲突 深拷贝和浅拷贝的区别

工程类偏多🏓1. dpo 和 sft 的区别，先 dpo 后 sft 可以么2. 如果把 DPO 用在“第一轮对话”，你会怎么做数据集？prompt、chosen/rejected 你打算怎么来3. 多轮对话的数据分布你会怎么设计：单轮和多轮各占多少，为什么这么配4. 具体到 DPO 数据，多轮样本你会怎么采样/怎么配比（有没有什么坑）5. reward hacking 你怎么看？一般怎么防，怎么兜底⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备，想求职算法岗的同学，需要进行高质量项目辅导，提升面试能力，☎欢迎后台联系。

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?

1.介绍一下 DPO , PPO , GRPO2.介绍一下奖励函数的坍缩现象和问题3.离线强化学习和在线强化学习了解么？你的项目里是哪种？4.代码:onehot100的2d接雨水5. GRPO 公式？为什么公式里面 clip 了外面还要计算一次 mean 呢？6.讲讲qwen2.5vl, llama7.多目标优化奖励函数冲突，8.介绍一下 QKV 的计算？9.手撕MHA📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。