给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.项目拷打2.你的知识库数据是如何清洗和构造的？如果数据质量参差不齐会对 RAG 系统产生哪些影响？3.文档切分策略是如何设计的？chunk size 和 overlap 会如何影响召回质量和生成效果？4.如果用户的问题在知识库中确实存在，但系统经常没有召回正确文档，你会如何排查？5.如果检索到的文档是正确的，但模型最终生成的答案仍然是错误的，你会如何定位问题？6.实际系统中，如果召回结果经常语义相似但事实不相关，你会如何优化检索模块？7.如果一个问题需要跨多个文档的信息才能回答，你的 RAG 系统如何处理这种情况？8.在 RAG 系统中如何判断问题出在检索模块还是生成模块？9.请详细说明 Transformer 从输入 token 到输出 logits 的完整计算流程。10.FFN 层为什么采用“先升维再降维”的结构，这种设计对模型表达能力有什么作用？11.MHA、MQA、GQA 在推理阶段的 KV Cache 占用和计算效率上有什么差异？12.为什么推理阶段 KV Cache 只缓存 K 和 V，而不缓存 Q？13.RoPE 的核心原理是什么，它在长上下文场景下会遇到什么问题？14.instruction tuning 中多轮对话数据训练时，loss mask 应该如何设计？15.如果 SFT 之后模型在特定任务上能力增强，但通用能力明显下降，你会如何解决？16.LoRA 的低秩分解为什么能够逼近全参数微调的效果？17.如果 LoRA 的 rank 设置不合理，在模型表现上会出现什么现象？18.DPO 训练后模型输出明显变长，在实际系统中你会如何处理？19.如果对齐之后模型变得过于保守，经常拒绝回答，你会如何调整训练策略？20.大模型出现复读机现象通常由哪些因素导致？

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.了解哪些大模型， Qwen 和 DeepSeek 各自的特点？3.MoE 跟 Dense 比，收益主要体现在哪？代价又是什么?4.有没有做过全参微调？没有的话你怎么判断它和值不值得做？5.如果你要把 LoRA 和全参做对比，你会怎么设计实验、控制变量、看哪些指标？6.RLHF 解决什么，在对齐里起什么作用？ RLHF 这一块会继续深挖：7.你知道哪些主流的对齐／强化学习做法？8.代码题：括号生成＋手写多头自注意力

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.在微调大模型时，你使用过哪些框架？它们的优缺点分别是什么？3.CLIP 模型的 zero-shot 能力是如何实现的？它在多模态任务中的应用有哪些优势？4.Transformer 中 Pre-Norm 和 Post-Norm 的设计差异是什么？对模型训练稳定性和性能有何影响？5.在生成式大模型中，为何通常采用 Decoder-only 架构而非 Encoder-Decoder 结构？6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案，包括语义解析和意图识别的关键技术。7.针对 Transformer 模型推理过程，你会采用哪些优化手段？8.请阐述RAG的核心原理，并说明如何通过 RAG 缓解大模型的幻觉问题。9.vLLM 框架的核心优化原理是什么？其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计？10.请对比 RLHF、PPO、DPO 算法的技术差异、优缺点及适用场景。

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.项目拷打3.处理查询文档里的异构数据(如图片)时，具体的处理流程是什么?解析成纯文字后如何进一步加工?这样只返回文字给用户，图片信息不会丢失吗?4.你们是通过人工打标建立图片和文本的对应关系吗?文档量很大的情况下，打标工作能完成吗?5.如何保证大部分图片异构数据解析后回答的正确性?若回答错误，怎么识别问题?后续要验证回答准确性，你有什么方案?6.用于评测的另一个大模型，如何构造问题、分析文字并进行对比?这个大模型的正确率以及模型自我一致性怎么确定?7.你们的模型基于哪些异构图像做增强?模型会不会产生幻觉，生成文档外的内容?8.若用户的问题不在文档里，你们会怎么处理?是调用其他模型吗?大模型回答不了时，会提示用户补充问题吗?用户补充后仍无法解决该怎么办?模型如何判断何时需要让用户补充提问?9.你们有框架编排这些流程吗?用的是什么框架?10.怎么理解检索召回率?这些指标具体包含哪些评价项?什么是忠实度?召回率的分子分母是怎么定义的?11.你之前那段实习的具体工作内容是什么?针对设备故障叙述报告这类复杂文本，模型如何理解?是做了相关检测吗?大模型是怎么实现术语解释的?12.请讲一下LoRA技术，除了减少参数量，它还有什么优点?你做的LoRA相关工作，后续有落地应用吗?13.你写代码主要用Python吗?会不会用Java?了解Java的多线程、双亲委派模型以及消息中间件吗?有没有做过Java相关项目?

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.项目拷打3.处理查询文档里的异构数据(如图片)时，具体的处理流程是什么?解析成纯文字后如何进一步加工?这样只返回文字给用户，图片信息不会丢失吗?4.你们是通过人工打标建立图片和文本的对应关系吗?文档量很大的情况下，打标工作能完成吗?5.如何保证大部分图片异构数据解析后回答的正确性?若回答错误，怎么识别问题?后续要验证回答准确性，你有什么方案?6.用于评测的另一个大模型，如何构造问题、分析文字并进行对比?这个大模型的正确率以及模型自我一致性怎么确定?7.你们的模型基于哪些异构图像做增强?模型会不会产生幻觉，生成文档外的内容?8.若用户的问题不在文档里，你们会怎么处理?是调用其他模型吗?大模型回答不了时，会提示用户补充问题吗?用户补充后仍无法解决该怎么办?模型如何判断何时需要让用户补充提问?9.你们有框架编排这些流程吗?用的是什么框架?10.怎么理解检索召回率?这些指标具体包含哪些评价项?什么是忠实度?召回率的分子分母是怎么定义的?11.你之前那段实习的具体工作内容是什么?针对设备故障叙述报告这类复杂文本，模型如何理解?是做了相关检测吗?大模型是怎么实现术语解释的?12.请讲一下LoRA技术，除了减少参数量，它还有什么优点?你做的LoRA相关工作，后续有落地应用吗?13.你写代码主要用Python吗?会不会用Java?了解Java的多线程、双亲委派模型以及消息中间件吗?有没有做过Java相关项目?

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.拷打简历，主要问方向相关的项目，比如传感器数量，采集的数据规模。2.讲一下Sparse4D3.离线模型相较于在线模型可以做哪些特殊设计4.自动标注需要的数据量在什么量级5.代码-NMS

1、车载处理器和其他处理器的区别有哪些？ 2、项目中运用了哪些RTL低功耗设计方法？这两个问题我没答好，给我挂了，现在记忆深刻了

字节不愧是 acmer 的天堂，这笔试强度我还以为在打区域赛呢

三元组枚举这种送分题也来了，简简单单。算法题也是，用哈希表维护一下最大值和时间即可

1. 自我介绍2. 挑一个你最熟悉的大模型项目，讲讲它的目标，你主要负责什么，以及你觉得最有意思的技术点。3. 在Transformer的Decoder里，我们为什么需要用Mask把未来的信息“遮住”？从代码实现上讲，这个Mask具体是怎么作用在Self-Attention分数上的？4. 关于LayerNorm放在残差连接的“前面”还是“后面”（Pre-LN vs Post-LN），社区里有很多讨论。这两种设计选择，主要会影响训练过程的哪些方面？你更倾向于哪一种，为什么？5. 我们要在线上部署一个大模型提供服务，推理速度和吞吐量是个大问题。像vLLM这样的工具，它主要是通过什么核心思想（比如P...