网易互娱-n星计划-AI研究工程师面经

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！项目拷打+实习拷打1. GRPO在线学习策略过程，listwise 数据如何训练reward模型。2.MOE模型相关原理和微调经验。3. 逆序对实现和讲解（计算逆序对时如何避免重复计算）

📍面试公司：百度 文心一言🕐面试时间：2026.03.18💻面试岗位：大模型RL后训练❓面试问题：自我介绍，教育背景，项目经历项目介绍，基于大语言模型的信号灯控制，问题是什么，如何结合熵，怎么评测，指标结果如何强化学习理论内容，trust-range和PPO的关系PPO是off-policy or on-policy? on-policy为什么会有importance sampling，采样的策略模型和要训练的策略模型有偏差，重要性采样加以修正PPO的clip在优势A 正/负时 限制上/下届，A为正限制上届，A为负限制下届PPO的损失函数怎么计算的？广义优势估计是怎么计算？GAE中lam...

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.项目拷打2.你的知识库数据是如何清洗和构造的？如果数据质量参差不齐会对 RAG 系统产生哪些影响？3.文档切分策略是如何设计的？chunk size 和 overlap 会如何影响召回质量和生成效果？4.如果用户的问题在知识库中确实存在，但系统经常没有召回正确文档，你会如何排查？5.如果检索到的文档是正确的，但模型最终生成的答案仍然是错误的，你会如何定位问题？6.实际系统中，如果召回结果经常语义相似但事实不相关，你会如何优化检索模块？7.如果一个问题需要跨多个文档的信息才能回答，你的 RAG 系统如何处理这种情况？8.在 RAG 系统中如何判断问题出在检索模块还是生成模块？9.请详细说明 Transformer 从输入 token 到输出 logits 的完整计算流程。10.FFN 层为什么采用“先升维再降维”的结构，这种设计对模型表达能力有什么作用？11.MHA、MQA、GQA 在推理阶段的 KV Cache 占用和计算效率上有什么差异？12.为什么推理阶段 KV Cache 只缓存 K 和 V，而不缓存 Q？13.RoPE 的核心原理是什么，它在长上下文场景下会遇到什么问题？14.instruction tuning 中多轮对话数据训练时，loss mask 应该如何设计？15.如果 SFT 之后模型在特定任务上能力增强，但通用能力明显下降，你会如何解决？16.LoRA 的低秩分解为什么能够逼近全参数微调的效果？17.如果 LoRA 的 rank 设置不合理，在模型表现上会出现什么现象？18.DPO 训练后模型输出明显变长，在实际系统中你会如何处理？19.如果对齐之后模型变得过于保守，经常拒绝回答，你会如何调整训练策略？20.大模型出现复读机现象通常由哪些因素导致？

1. 自我介绍2. 项目介绍3. 多智能体项目中，工具调用是怎么实现的？4. MCP 有哪些协议是否了解？5. RAG 的工作流程6. Tranformer 为什么出现？解决了什么问题？注意力机制介绍一下7. 大模型生命周期相关，训练，微调，量化，剪枝，蒸馏，部署，分布式等，从头到尾串了一遍8. 有一个垂域大模型，部署成本过高，如果要降低部署成本，你会选择蒸馏还是量化？9. Linux 进程与线程的区别10. Python GIL 锁有没有了解？怎么绕过 GIL 锁？11. Git 多人协作的时候怎么处理合并冲突？12. 开放性问题：你在学术项目中印象最深/感触最大的一件事13. 开放性问题：...