美团AI面面经

面试官背景为 NTU 博士、传统控制出身，问询极细，按项目维度拆解如下： 1. 强化学习规划项目  数据获取： 仿真数据集是如何获得的？ 算法鲁棒性： 是否会出现陷入局部最优的情况（如死胡同无法脱困）？ 仿真建模： Gazebo 仿真中为什么要选择使用差动模型（Differential Model）？  2. VLN（视觉语言导航）项目  技术实现： 三维重映射（3D Remapping）的具体实现方案。 性能评估： 实际运行效果如何？ 实机部署： 模型是否支持在真实机器人硬件上运行？如果可以，推理/运行速度表现如何？  3. 机器人操作项目  全身控制（WBC）： WBC 具体实现了哪些任务...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.项目拷打3.在模型选择方面我已经了解了。总体来说，这是一个纯文本任务。虽然有图表参与其中，但你的整体评估体系是“规则打分 + 模型打分”混在一起用的进行混合评估的，也就是打分加加权。最终得分的这个逻辑吗？还是说是一个准确率的一个逻辑4.那接下来我觉得是你们这边来进行评测的，主要是通过一些固定规则，或者说通过RUBASE，或者是code coding的评分器吧，它是一个没有大模型参与打分的机制，可以这么理解吧，它是一个固定的评测器。那我这边的还有一个问题，对，然后你这边是说你在收集云和千问的SSD以及DPo数据。o那么您能否介绍一下，您是如何分别通过千问来处理SFT和DPO数据的5.你提到是规则和模型混合评估，那具体每一部分是怎么分工的？哪些是规则，哪些是模型？6.收集 Claude 和 Qwen 的 SFT 和 DPO 数据，具体是怎么构造这些数据的7.在大量模型生成数据中，如何筛选出用于训练的数据？8.SFT 和 DPO 数据在构造过程中，分别的筛选标准是什么？

请问大家京东年前面的推进度了吗？2.10号一面，2.12号二面，一直二面面试中，不知道过没过

QQ面完隔天3.18挂后当天又被捞，然后隔天3.19面腾讯广告，面试体验跟我去年面wxg有的一比，体验极差（虽然查漏补缺了很多东西但就是感觉不好），一个半小时高压。跟我一起面腾讯广告的室友也感受到了高压（面试官比我和蔼点），广告部门是不是有点成分在里面的，面的都非常规点的。3.21登官网发现又复活了，我五个事业群面了四个了😅