滴滴暑期大模型算法一面凉经分享

简单介绍一下你当时做的业务这块服务大约多少个人负责它的一个流量是多少呢举个一到两个你印象比较深刻的线上问题的排查延迟MQ这个怎么解决的低优单分不出去的问题是的这个主要怎么解决的呢redis是中心的还是共享你当时有没有考虑pipelineLua里面那个你用的主要是用哪几个命令 ？因为依赖导致的这个线上故障 NoClassDefFound这个是当时是上线导致的吗这个数据库有了解现在是多少的量级的 ？你们一天会产生多少的数据呢 ？rag为什么没有用框架检测出来他的一个召回率是多少为什么用websocket不用HTTP、SSE当时用的是哪个模型呢 ？大文件传输优化这个是当时怎么做的这个分片上传之后我们还会做这个文件的拼接吗 ？那你们是怎么做这个文件的拼接的，调的哪个接口介绍下令牌桶算法如何根据优先级让高优请求先拿令牌？实验室主要做什么方向的在美团的时候你是自己写代码的这个比较多还是AI你对现在这个 AI的这个浪潮如何看待算法：盛最多的水、接雨水反问发面经攒人品

哔哩哔哩大模型面试岗，我悟了！！！大家好，我是Yuki。周末跟一个在B站面试大模型算法实习岗的学员聊了整整两个小时，他说这场面试让他“一边冒汗一边开窍”。我让他把面试题完整复述了一遍，今天就把这场高质量的技术对话分享给大家。说实话，这几道题问得是真有水平——不是那种背八股文能应付的，而是实打实考察你做项目的深度和思考力。面试复盘：一场关于Agent的技术拷问第一关：你现在做的Agent到底是什么？面试官开门见山，没有废话。如果你回答“就是一个能调用工具的AI”，那基本就凉了。面试官要听的是：你对自己做的事情有没有系统性的理解。正确的打开方式是这样的：“我负责的是一个面向科研场景的辅助Agent...

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.实习拷打2.说一下第一个项目的目标是什么，主要做了什么?3.为什么选择rrf混合检索，而不是简单的加权?4.这里用了hyde技术，原理是什么?为什么能提高语义匹配度?5.结构感知切分如何确定边界?如果换个格式的文档是不是会有问题?6.reranker和embedding模型在原理上有哪些区别?7.专属的高质量goldendataset是怎么构建的呢?忠实度的评测是基于什么?评测结果遇到过稳定性问题吗?8.为什么选择qwen2.5-7b这个大小?9.第二个项目小组有多少人?自己负责的内容是哪些?大概说一下项目具体做了什么?10.设计了边缘侧fallback降级引擎，它的一个处理逻辑是什么样的?比如云端大模型不能用的时候边缘侧该如何保证它的基本功能?11.语义识别的准确率是如何评估的?12.深度相机2d图像转3d坐标数据是怎么实现的?13.三维坐标到机械臂的动作映射是解析解还是数值解?机械臂的自由度大概是多少?14.硬件成本是如何计算的?有考虑过其他开销如人工，算力等吗?15.langchain框架和agent在设计理念上有什么区别?在什么场景你会选择哪一种?16.FAISS和其他的向量数据库相比他有哪些优点?一般你会选择哪一个?17.怎么看待rag和微调这两种方案，会倾向哪种?

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