wxg大模型算法人才库面经 55min

发点面经攒攒人品～1.实习拷打2. 论文拷打3.有什么涉及的具体的应用吗4.我看里面上写上面写了一些知识图谱的一个构建说一下这个这个任务的一个输入和输出吧，大概你用到了什么数据，然后什么模型去产出什么样的一个东西5.你这个图谱里边都有哪些类型的实体？关系是怎么定义的6.你用了BERT去做实体识别哈，那为啥用BERT呢？能不能直接用个BiLSTM搞定5.我看你提到了LayerNorm，这块为啥要用个条件LayerNorm有什么作用6.说一下transformer的底层结构吧7.Transformer为什么用了LayerNorm呢8.你说你做了一个Multi-Head Self-Attention，那注意力权重那部分你还记得公式是咋算的吗？9.说一下LoRA原理10.刚才提到用LoRA做参数高效微调的必要性，那如果不是用LoRA，而是做全参数微调，那会消耗多少显存，比如说我以一个7B规模的大语言模型为例11.说说现在千问里有哪些主流的大模型结构12.项目拷打13.那你们这个DAG 图是怎么构建的？根因节点怎么推出来的

📍面试公司：蔚来🕐面试时间：2026.03.13💻面试岗位：大模型后训练❓面试问题：自我介绍实习时长，出勤频次薪资待遇🙌面试感想：BP老师很和蔼岗位不太match拒掉了offer

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.语义漂移吗？如果遇到罕见病，模型产生‘幻觉对齐’导致误操，有没有方案去做兜底3.在医疗决策里，‘兴趣’是伪命题，‘合规’才是核心。用常规的DIN是做用户兴趣建模，但把DIN 里的激活单元改成了双线性交互这会不会导致模型对‘强特征’（如过敏史）的敏感度被‘软语义’稀释？4.知识库里既有权威指南又有脱敏病例。当这两者发生逻辑冲突时（比如新版指南否定了旧病例的方案），路由机制是怎么做确定性仲裁的？5.说的算子融合具体是怎么做的6.做生成式推荐重构，LLM虽然语义理解强，但天生带有选择偏见（。在冷启动场景下，怎么保证模型生成的物料序列不会陷入‘信息茧房’？7.手术机器人的环境是很复杂的，比如它组织形变是不规则的。你提到的不确定性感知），具体是基于传统的卡尔曼滤波还是基于大模型的分层鲁棒控制？当模型预测的8.动作序列与传感器实时反馈发生显著偏离，怎么实现毫秒级的安全制动9.用Pseudo-ID做时序追踪，但如果攻击者通过多维病理特征进行逆向重构，Embedding层做了哪些差分隐私处理10.手撕：Transformer block实现

1. 介绍一下你的实习、项目和论文，重点讲一个你真正做深了的点2. 介绍一个你最熟悉的大模型架构，并说清楚它在注意力结构、训练策略和推理优化上的特点可以拿 Transformer 系列来答。核心由 Embedding、Multi-Head Attention、FFN、残差连接和 LayerNorm 组成。注意力结构负责建模 token 间依赖，训练上一般采用大规模自监督预训练，比如 next token prediction，然后再做 SFT、偏好对齐。推理优化上会做 KV Cache、FlashAttention、Continuous Batching、量化和张量并行。如果你想答得更像大模型...