1️⃣ 自我介绍2️⃣dpo训练对于系统问答的优化在哪里3️⃣提高模型的准确率核心是什么4️⃣rerank 用的什么模型5️⃣swiGLU 的改进6️⃣全参数微调 7B 需要多少显存7️⃣FP16/BF16 区别8️⃣介绍 gradient checkpoint9️⃣RougeL 计算方法1️⃣0️⃣代码：找数组第 k 大元素✴️如果想了解更多算法相关的面试问题，欢迎后台咨询算法offer辅导。

有在北京小红书实习的友友吗

部分问题有点记不到了，之前面试的，感觉应该是不契合（也有可能菜），一个后端AI开发岗一面（65min）1.自我介绍2.实习项目拷打（30min）3.Redis数据结构底层及使用场景4.分布式锁八股5.redis过期删除6.Cow原理及使用7.java基础集合作用/底层8.场景题：设计一个简单登录系统，Token刷新，过期时间考虑....9.手撕：手写hashmap总结：一面很简单，完全不压力二面（60min）1.自我介绍2.实习拷打（20min）3.大模型执行流程4.rag的原理和流程，项目如何使用5.mcp概念，交互类型，项目设计6.不同向量数据库如何选型7.workflow设计8.提示词工程如何使用9.手撕lru缓存，秒吃10.反问总结：发挥还行，感觉不太契合，反问说想招一些有大模型调优，强化学习等了解或实践能力的同学隔天挂～

1️⃣ 实习介绍2️⃣ 拷打 rag 项目：1.项目还可以提升的地方2.感觉自己可以多久完成这个项目3.dpo训练对于系统问答的优化在哪里4.提高模型的准确率核心是什么5.怎么提高数据的质量6.rag 文档怎么切分7.rag 向量化的模型8.rerank 用的什么模型9.有没有微调 rerank 模型/应该怎么微调10.dpo 用的什么库11.代码：已知无序数组，求第 k 大数