拼多多暑期实习算法一面分享

一面：上来先自我介绍，讲了讲自己对部门感兴趣，简单介绍了下自己的项目，然后就是长达50分钟的项目拷打，问的很细，state，reward咋设计的，扩展到很多智能体怎么办，中间问了些ppo，qmix，GAE公式的基础知识，最后剩10分钟做了个简单代码题结束二面：正在准备，很慌，不知道还会问啥（有知道的uu也可以提醒我下）

1. 介绍论文2. Transformer结构3. 注意力机制4. 交叉熵5. 实际微调采用怎么样的配置，如何选取合适的学习率、batch size等等6. PPO（本来面试官想要深挖，但是我表示了自己不太擅长强化学习就没接着问了）7. 注意力机制的优化有哪些（答：GQA、MLA、FlashAttn）8. 算法题：模拟BPE的实现。追问有没有优化的方法（我写的太暴力了）。面试官人很有耐心，一直在深入追问细节，意识到了自己很多不足的地方，感恩。

这份题库不是随便凑出来的 100 道题，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道26. AI Agent 的核心组成有哪些？答：一个完整的 Agent 一般至少有这几部分：大模型本身、任务规划、工具调用、记忆模块、执行控制和结果整理。大模型负责理解和推理，规划模块负责决定下一步做什么，工具模块负责和外部系统交互，记忆模块负责保留用户偏好和任务状态，执行控制负责重试、终止和异常处理。真正上线的 Agent 往往...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈