字节llm大模型算法实习一面

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1. 项目拷打2. 什么情况下，MAP的损失函数可以用NMSE来计算？（高斯噪声）3. 手写Multi-head Attention4. Attention的复杂度是多少？5. AUC是什么？6. 推荐算法了解哪些？7. 协同过滤的概念是什么？8. 如果是一种普适性很强的物品（如：新华字典），怎么设计指标对它降权？9. AUC怎么推广到非二分类问题？怎么快速计算AUC？10. bn训练阶段和测试阶段区别，详细讲讲原理

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.拷打第一个项目3.拷打第二个项目4.在RAG中，递归字符切片相比固定长度切片优势在哪？5.如果要实现只在特定分类的文档中进行检索，在Milvus中是使用多个Collection效率高，还是使用分区效率高？6.什么是Agent的反思机制，对于你的心理咨询Agent，有没有让模型在回答前先检查一遍自己的语气是否专业？7.工业图纸识别如果大模型出现了幻觉，你在Prompt层面或后处理层面有什么方法？8.介绍一下Function Call原理，模型生成的JSON如何通过逻辑触发表层代码执行并返回给模型？9.vLLM的PagedAttention原理？10.在使用FastAPI开发大模型接口时，中间件和依赖注入分别适合处理什么样的业务逻辑？11.Python的multiprocessing和threading你会如何结合使用来提高整体吞吐量？12.asyncio.gather和asyncio.as_completed在并发请求多个模型接口时有什么区别？如果其中一个接口超时，如何做降级？13.如果用户的Prompt特别长，导致上下文窗口溢出，除了截断，你有哪些简化上下文的策略？14.了解目前主流的MultiAgent框架吗？如果将你的心理咨询Agent拆分，你认为状态同步的难点在哪？15.谈谈对A2A通信的理解。在A2A场景下，如何防止两个Agent陷入递归对话？16.手撕：实现LRU缓存机制，有时间复杂度要求

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.介绍召回3.场景细节提问4.常见的召回的模型有了解嘛，大概是如何做的召回的模型、目标、样本哪个更重要介绍粗精排5.为什么要建立一个独立精排模型，样本占比多少6.主模型为什么不能加特征7.新加的特征具体是怎么得到的8.独立模型实际打过主模型了嘛，为什么没有打过独立模型当前的结构是什么样子的9.主模型的模型结构10.当前业务有多少人迭代，其他人在做什么方向

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？