快手实习 推荐算法 一面 攒人品

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1 项目拷打2. 在 Agent 多轮对话任务中，Attention 的局限性具体体现在哪些方面？3. 简要介绍 SFT 的核心流程，以及如何制定数据集的构建策略？4. SFT 之后常见的 Post-Training还有哪些？它们各自的设计目的是什么5. 什么是RAG它提升生成质量的核心原理是什么6.RAG与传统的检索 + 模型生成流程有何不同7.如何构建评估体系来验证一个RAG系统是否真正Work？8.PPO和DPO在对齐阶段的主要区别是什么？9. 在进行DPO训练时，通常有哪些关键的注意事项？是否了解过GRPO10.在Modular Agent中，多步规划是如何实现的？11.针对多个工具的调用链路，你的调度策略是如何设计的12. Agent 评估体系包含哪些核心维度？如何量化衡量Planning能力与Hallucination Rate )？13.在微调Qwen模型时，你是如何确定训练阶段和 Loss Function的？14. Prompt自动推荐模块应用了哪些优化策略？是否尝试过Prompt压缩或Embedding表示的方式？15.假如Agent推理链路包含3个工具且请求频率极高，导致系统整体延迟较高，你会从哪些维度进行优化？17.在记忆系统中，意图识别 承担什么职责？18.Embedding的维度选择（如 1024 维）是基于什么逻辑？为什么不选择更高或更低的维度？19.Qwen-4B的Embedding是如何实现的？其模型框架是否属于 BERT 系列？20.Qwen-34B的Rerank是如何实现的？21.Attention机制中的Q, K, V矩阵具体是如何通过输入变换得到的？22.Attention公式中除以根号d_k的作用是什么？如果不除以它，是否有其他替代方案？23.请详细解释Multi-Head Attention ，并指出它目前存在的主要问题24. 如何解决多头注意力机制计算开销过大的问题25. 什么是 RoPE ？它核心解决了什么问题？26. 在 Memory  系统中，如果输入文本过长，常见的工程处理策略有哪些？

我突然意识到一个问题：我已经连续三个月没学到新东西了。打开飞书文档看了眼这个月的工作记录，全是重复劳动：改方案、对数据、催进度、写周报。技术上的事儿？一行代码没写，连GitHub都快长草了。凌晨回家的地铁上，我问了自己一个问题：我现在的工作，到底是在成长，还是在消耗？什么是"消耗型"工作这半年我观察了下身边的同事和朋友，发现大家其实都能感觉到自己的工作是成长型还是消耗型，只是不愿意承认而已。消耗型工作有几个明显特征：每天都很忙，但说不出在忙啥 我有个朋友在某大厂做运营，每天钉钉消息800+条，微信群十几个，全天候在响应各种需求。但你问他这个月做了啥有价值的事，他想了半天说：...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.实习拷打3.论文拷打4.你更希望找长期实习，那你觉得什么样的工作内容会让你更愿意一直做下去？5.在xx那段主要是做数学解题这个方向，这个事情当时业务上是要解决什么问题？6.一开始为什么是用OCR加文本这种方案？后面为什么觉得不太够用了？7.你们后来换成多模态，是在哪些场景下收益最明显？8.你做的那一整套训练流程，对最终效果提升最大的是哪一块？9.模糊图效果提升挺多的，这块你觉得主要解决了什么问题？10.你们在数据这块做了很多处理，比如去重这些，这些工作你觉得值不值？有没有量化过收益？11.在强化学习这块具体是负责哪一部分？12.奖励大概是怎么定义的？有没有遇到奖励不合理的情况？13.强化学习训练过程中，有没有出现模型“学歪了”的情况？是怎么处理的？14.在xx公司那段用的是GRPO，当时为什么会选这个方法？15.小模型能做到80%以上这个效果，你觉得核心原因是什么？16.在比赛里做的是Agent推荐，这个和传统推荐最大的区别是什么？17.多代理那套方案里，哪一部分是你觉得最关键的？18.做了memory，这个东西实际带来的提升是什么？19.对现在这种Agent框架，比如OpenClaw，整体怎么看？20.如果让你用OpenClaw去做一个发券或者运营自动化，你第一步会怎么设计？21.你觉得这种Agent在业务里最大的风险点是什么？

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