美团二面

发一下问题给大家参考，攒攒人品！项目拷打八股1.bert和gpt的区别？2.训练/微调一个LLM的流程？3.实习时用的 megatron 框架吗，对分布式训练框架了解多少？4.了解强化学习吗，跟SFT有什么区别？

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1.实习深挖2.解释vibecoding项目的背景？3.为什么大模型选豆包？4.拿到什么东西 前后端搭建的是怎么样的 产出是怎么样的？5.为什么不用deepseek？是多模态能力不太行吗？6.项目后续还继续做吗？跑出来一个mvp？7.和chatgpt讨论设计方案的时候 在哪里讨论？8.Cursor coding的时候用的是什么模型 auto？9.Vibe coding的过程中 有什么感悟 对于vibecoding 什么都可以说10.除了这个项目 有没有日常的小工具的开发？11.Cursor claudecode 不同的ide有什么看法 用下来有什么感觉？12.Skills呢？展开说说 有什么看法？13.日常有什么卡点 可以写一个skill？不需要写出来 有什么想法？

自我介绍 问项目问大模型微调问我n个台阶，可以一次走1  2  ...个台阶，有多少种走法后面全是算法题说说思路判断左右括号数目是否匹配判断字符串中，最大不重复字符的长度

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.工业 PDF 解析中，复杂版面（多栏、表格、图文混排）如何做版面理解并还原结构？3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk 切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank 之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？