百度 大模型算法一面 攒人品中

📍面试公司：百度 🕐面试时间：2026.03.20💻面试岗位：文心一言 后训练❓面试问题：自我介绍，教育背景，项目，和实习（两段本科Java web实习，没有后训练实习经验）GRPO训练的数据流KL散度的计算公式，怎么做平滑softmax的计算公式，怎么防止数值爆炸，有什么影响GRPO里的$\pi_\theta$, $\pi_\theta_{old}$, $\pi_\theta_{rollout}GRPO里是off-poliy/on-policy，当batch_size非常大时，如何缓解off-poliy的问题？平时使用vibing code的频率，以及使用的模型有哪些？了解TRL，VE...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1*介绍下你最熟悉的项目和你的贡献2*为什么用bert算语义相似度不好3*你用过ernie吗4*双塔模型和交互模型的优劣5*qlora比lora改进了什么6*int8量化后推理速度一定比fp16快吗？7*了解哪些norm方法，适用什么场景8*了解rmsnorm吗，和ln有什么区别9*让模型学领域知识用继续预训练还是微调10*手撕：mha

如果你最近在看AI岗位，很容易形成一种印象：大家好像都在训练模型、调效果、做应用。但其实当大模型真正接入业务之后，一个更棘手的问题开始浮出来：如果模型被攻击、被诱导、甚至被滥用，会发生什么？今天我们要说的AI安全算法工程师其实就在解决这件事。相比“把AI做得更强”，它更关注的是另一面——👉 如何让AI在复杂环境下，依然是可控的、可信的。一天一个AI岗位解析打破AI求职信息差，今天我们拆解的是AI安全算法工程师——Flow安全🧩 主要工作内容：让模型“不出事”如果只看岗位名称，很容易把它归到“算法岗”，但拆开JD会发现，它的工作重心其实有一个明显的转向——👉 用大模型能力，去解决安全问题，...

相比一面真的难太多了，面试官更喜欢从底层不断地拷打，直到问到我实在是答不上来了面经发出来攒攒人品，需要的牛友可以看看