面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1. 实习拷打2. 讲论文3. 拷打项目4. agent长context怎么解决5. 效果怎么评估的5. 对OpenClaw、Claude Code、Codex的理解6. agentic rl有没有做过

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目拷打八股问题1. 如何设计一个更好的 Prompt（提示词）？2. Prompt Engineering 和 Context Engineering 有什么区别？3. Agent 的记忆类型有哪些？如果上下文超过模型的最大长度，通常如何解决？4. 除了 ReAct 模式之外，Agent 还有哪些常见范式？5. 是否使用过多智能体（Multi-Agent）？• 如何搭建多智能体系统？• 常见的多智能体架构有哪些？6. 最近有哪些比较新的 RAG 框架？例如 GraphRAG 等。手撕代码LeetCode 1905：统计子岛屿数量

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.八股：了解过什么推荐系统里的精排模型解释DIN原理3.手撕：反转链表  MHA

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.了解DeepSeek-R1吗?介绍一下?2.R1的MLA是如何实现KV-Cache的节约?3.R1在SFT时冷启动的目的?4.位置编码是什么?解释ROPE?5.一个14B的模型，推理和训练要多少显存?6.显存的占用和哪些因素相关?7.大模型灾难性遗忘是什么?如何解决?8.BF16、 FP16、FP32对比。9.Adam, AdamW原理。10.deepspeed的三个阶段。

给我面没招了，感觉自己好菜1. 解释LoRA训练方法，以及低秩矩阵更新的原理和优势2. 有了解传统精排方法吗，比如LTR3. 有了解Qwen3的embedding和Reranker模型吗，结构和特点是什么4. 结合项目讲大模型训练的几个阶段的特点和异同5. 介绍GRPO、PPO、DPO，分别需要几个模型，需要训练的是哪些6. 重要性采样有哪些方法，比如裁剪、KL散度约束、加权归一7. 介绍GSPO的优化点，腾讯最近出的SPO系列算法有关注吗8. 大模型微调过程中，如何避免灾难性遗忘9. 模型蒸馏在大模型落地中的作用和常用方案代码部分1. PyTorch实现GQA（分组查询注意力）2. 接雨水，要求手写两种方法：暴力法和双指针3. 经典SQL题：分组统计、排序、条件筛选

不让用计算器 自己手算

问的很详细，各种八股很多clipragbert和GPT区别transformer完整结构什么是大模型幻觉长上下文可以用prompt解决么解决大模型幻觉的方法dpo和ppo区别，dpo公式grpo的核心原理手撕最长公共子串后面问英语怎么样，甚至没过六级，直接离场了哈哈哈哈

八股部分： 交叉熵熟悉的激活函数relu和sigmoid区别sum和mean pooling的适用的情况din sim过拟合怎么解决？怎么在模型层面解决手撕：求开根号，我用的梯度下降法

一面，大概50多分钟，三十分钟拷打上一段实习两个项目经历和对应细节，十分钟的八股，问了resnet怎么缓解梯度消失，transformer自注意力，layernorm和batchnorm区别，lora一般加在哪些层并怎么初始化，之后是手撕动态规划相关，最后反问。二面，大概30分钟，无手撕和八股，聊项目经历和论文，最后反问。hr面，大概30分钟，问本科和研究生阶段的学习经历，上一段实习的经历，选择虾皮的原因，期待哪方面得到成长等，最后反问。

讲1~2个能体现亮点的项目？讲完后问有没有需要补充的内容为什么要用dapo？有哪些优点？项目中agent为啥不尝试tool use？你觉得科研项目中智能体应用和实习项目有啥区别？对部门其他业务有啥感兴趣的？最想要做的技术/业务方向？问喜欢先做题还是想聊项目一般学习大模型知识是怎么学的？有哪些方法？了解其他什么大模型技术？问面了其他什么公司？更倾向于去哪？为什么？leetcode：给一个整数数组 nums ，找到其中最长锯齿形子序列的长度和子序列。（锯齿形：如果当前元素小于上一个元素，那么必须大于后一个元素）ps：没有确定具体方向，后续会根据简历匹配程度划分

写个面经攒人品，求个意向一面：业务面，简单问简历，几乎没有扩展八股，手撕sigmoid，手撕batch norm，手撕MHA，三个手撕二面：HR，拼多多HR面老几样，问一些工作感受三面：业务面，每个项目掰开揉碎讲，最后手撕逻辑回归，手撕二叉搜索树，中间穿插问各种loss，正则化四面：应该是主管面，但是面试官没有说是不是主管面。问简历，问diffusion发展流程。无手撕 感觉现在手撕更多喜欢撕传统机器学习算法或者偏底层的函数了，大家多查缺补漏。 另外PDD所有面试官，确实是我见过最温和，考察最合理的了，被考住的时候，一般就真的是自己有疏漏，从来没见过故意刁难或者有刁难嫌疑的面试官