美团面了大概四十分钟，全程细节拷打，

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1.拷打项目2.对强化学习训练有什么了解吗？3.如果有一个对话任务，没有固定答案，该怎么选RL训练策略4.讲一讲GRPO的原理，优劣以及后续改进5.预训练和SFT的loss计算差异？6.Qwen3相比前代有什么改进？7.目前LLM领域关注到哪些最新进展？8.手撕：最长公共子序列

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 项目拷打2. 实习拷打3. 问了多任务模型，mmoe，ple都分别介绍下，各自做了哪些优化，有什么作用4. 广告系统和推荐系统的异同点5. 投放链路：召回粗排精排重排流程以及常见算法6. 分类和回归任务的关系，可否相互转化？7. DIN模型介绍下8. 常见的损失函数有哪些9. 简单问了auc的计算和理解10. 手撕代码：给n对括号，输出所有排

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2. 美团“零售+科技”战略下，AI产品经理应该先做C端还是先做B端？为什么？3. 如何判断一个AI需求是“真需求”还是“伪需求”？4. 如果外卖配送ETA（预估送达时间）的AI模型准确率从90%提升到95%，对业务的价值如何量化？5. 你用过美团小象超市吗？如果你是产品经理，怎么用AI优化生鲜的库存周转？6. 请拆解一下推荐算法在美团APP首页的信息流里是怎么工作的。7. 当算法工程师说“这个特征加进去收益不明显”，你怎么说服他继续尝试？8. 你如何看待大模型在本地生活服务领域的落地机会？哪个场景最先爆发？

搜推+大模型算法一面面试题SFT & RL 方向先 answer 后 cot vs 先 cot 后 answer：两种 SFT 范式在训练效果上有什么差异？你是否做过对比实验？标注质量管控：如何保证人工标注数据的准确率达到预期标准？有哪些校验或质控手段？Checkpoint 选择：如何挑选合适的 SFT checkpoint，用于后续的 RLHF 阶段？多模态输入：图片是如何输入到 VLM 模型中的？一张图片通常会被编码为多少个 token？RL vs SFT：你认为强化学习（RL）和监督微调（SFT）的核心区别是什么？训练范式选择：为什么不直接从零开始做 RL，而是要采用「SFT → RL」的两阶段流程？RL 关键机制：什么是重要性采样？为什么在 RL 训练中要引入 CLIP 机制？策略类型差异：On-policy 和 Off-policy 算法的核心区别是什么？各自的适用场景有哪些？八股文（Transformer 基础）因果掩码作用：Transformer Decoder 中为什么必须使用自回归因果掩码？缩放点积注意力：为什么注意力分数要除以d​k​？（补充：Layernorm 前置后，除以d​可将方差归一到 1，避免 softmax 梯度饱和）推荐系统方向生成式推荐 vs 传统推荐：两者的核心区别是什么？生成式推荐的目标是什么？你如何看待它的未来发展前景？指标计算：AUC、HR、NDCG 的计算公式分别是什么？GAUC 和 AUC 的区别在哪里？编码方式：如何在模型中加入时间编码和位置编码？常用的位置编码方法有哪些？Coding：手撕 Multi-Head Attention（MHA） 实现二面面试题SFT & CoT 细节概率分布特性：在「先 cot 后 answer」的 SFT 范式下，为什么越靠后的 token 概率（prob）会越高？蒸馏噪声处理：用大模型蒸馏得到的 CoT 数据存在大量噪声，该如何缓解？VLM 幻觉问题：对 VLM 做 SFT 时，发现模型更信任文本信息，看图时反而容易产生幻觉，有哪些解决思路？RL 进阶PPO 核心：写出 PPO 中 GAE 的公式，并说明如何递归计算每个 token 的优势函数（advantage）？DPO 损失：写出 DPO 算法的损失函数公式？算法对比：GRPO 和 PPO 的核心区别是什么？GSPO 和 GRPO 又有哪些不同？训练稳定性：你遇到过 RL 中的熵塌缩（entropy collapse）和 reward hacking 问题吗？分别有哪些改进方法？最近有哪些新论文提出了新方案？采样困境：在采样类 RL 算法中，on-policy rollout 无法得到正确答案时该怎么办？自蒸馏：了解 Self-Distillation 吗？为什么要做自蒸馏？最近这方向有哪些代表性论文？震荡优化：RL 训练中 reward 或 loss 震荡严重，该如何调整？（提示：可从学习率 lr、KL 散度约束等方向入手）推荐系统进阶结构对比：HSTU 和 Transformer 结构的差异是什么？它和 OneRec 的整体流程有什么不同？SID 优化：如何降低 SID 碰撞率，同时提高特征利用率？量化算法：RQ-VAE 和 RQ-Kmeans 的算法原理分别是什么？OneRec 工程：OneRec 中是如何将 SID 加入模型词表和 tokenizer 的？多模态融合：如何更好地结合文本特征和多模态特征？模型演进：Rankmixer 是如何发展到 Tokenmixer 的？Coding：给定一个行内严格递增的 m×n 矩阵，找到矩阵中第 k 大的数