小米Agent算法校招二面

发一下问题给大家参考，攒人品中。。。1.实习中多智能体系统包含几个智能体?它们之间如何交互?2.实习中意图识别模型需要识别多少个意图?3.750B模型用于什么场景?4.实习中Qwen3VL模型是多少B的?用于什么场景?5.在实习中，你主要的贡献是什么?6.检索环节做了哪些优化?7.答案生成环节做了哪些优化?8.是否做了SFT或强化学习相关工作?在哪个环节做的?9.SFT过程中是否对类别标签做了清洗或修正?10.强化学习的样本量是多少?11.基础模型经常分类分不准的案例有哪些?12.在校项目中，为什么用对话数据来增强数据集?13.在校项目任务的输出可以简单描述并举例吗?14.单智能体能否完成相在校项目关工作?为什么要智能体？15.LangGraph相对其他开源智能体编排工具的优点是什么?16.在现有场景中是否需要用到LangGraph的状态管理功能?17.如何理解Long-termMemory的实现方式?18.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆，有什么想法?19.Context Window能否储存大量电商交互信息?如何解决存储问题?20.推理时若将大量Memory以Token形式给到大模型，Token长度过长该如何处理?21.强化学习有哪些常用技巧?22.若通过SFT进一步提升模型准确率，常用的手段有哪些?23.SFT的理想数据量是多少?如何确定?24.SFT数据分布一般怎么取?为什么选择该分布而非其他分布?

如题：误打误撞进入了要求c++和rust，虽然算法题也写出来了。但是感觉自己什么都不会 ，只能上手写一点简单的逻辑出来，得用ai辅助才能慢慢学习自己编写。Python自己虽然笔试没问题，但是也感觉自己好水，也得借用ai去帮自己检查问题所在和逻辑合理性以及优化空间。这样去实习没事吧？就多问慢慢学习就好是吗

1. 自我介绍2. 手撕：非hot100原题，用二分搜索求解3. LightGBM原理4. XGboost与LightGBM的区别5. 了解transformer吗6. Q、K、V的含义是什么7. DIN模型了解吗？改进是什么呢8. 特征的维度，模型的具体参数9. 手撕：最高温度+二叉树的每一层最大值10.反问环节📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

发发面经攒攒人品项目深挖1. 训练参数设置&资源配置细节2. DPO训练loss的直观含义3. 为啥不直接SFT，非要搞DPO4. 负样本构造逻辑追问：长链路GUI下正负样本长度不一有啥影响？原因是啥？5. 为啥选GRPO？对比过其他算法吗？6. tool response需要loss mask吗？理由是啥？7. 训练任务中mcp构造数量+具体case8. 训了几版模型？印象最深的bad case是啥？八股问答1. 看过AUTOGLM论文吗？其他大模型论文呢？印象最深的点是啥？2. 给定模型层数+隐藏层维度，估算参数量级+解释计算逻辑3. 同参数同序列长度，计算kvcache大小手撕代码流式输入输出处理规则1. 被包裹的字符直接隐藏2. mcp调用只输出instruction里的内容