20251204【蚂蚁】面试算法真题（共1题）

【一面】 1．介绍种 Attention ( MHA , MQA , GQA )的区别2．分别讲一下 Dense 模型和 MoE 模型以及二者的区别3．讲一下 MoE 的路由机制是如何做的？4．介绍 RAG 项目，讲一下 RAG 项目的亮点5．是否做过意图识别？如果要做意图识别，可以怎么实现？6．讲一下BM25算法原理7．讲一下 DPO , PPO , GRPO 的原理和区别，写一下 DPO loss 函数8．代码：lc15三数之和【二面】1． vLLM 中使用的技术是否熟悉（如 Paged Atte ntion 、 KV Cache )?2．了解加速推理框架 DeepSpeed 吗？3．MoE 模型专家的负载不均衡问题如何解决？4．如何通过修改损失函数来解决负载均衡问题？5． SFT 使用的数据集，使用了多少张卡？ SFT 训练多久？6．微调项目是如何模型选型7．如何做微调的？直接用 PEFT 库，还是用 LLa ma Factory 做的？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

得物的sp和ssp，薪资相当可以的，但听说得物和拼多多强度差不多，和多多薪资相比还是差意思的，而且白菜也是真白菜，不合算

1.八股：请介绍一下Transformer的核心组件及其作用2.八股：介绍LLM Decoder-Only架构3.八股：你对SFT的理解是什么？与预训练相比有什么差异？4.项目：SFT冷启动时数据集构造需要注意哪些因素？为什么要做数据清洗与均衡采样？5.项目：介绍一下RAG的整体流程。在Agent落地场景中，RAG会遇到哪些延迟和正确率问题？你怎么优化召回链路？6.项目：在你的问答Agent项目中，数据集构造的自动化流程是怎么实现的？7.项目：你是如何利用多Agent协同来提高推理正确率的？调度策略如何实现？8.项目：你提到用DeepSpeed做SFT训练，请讲一下DeepSpeed ZeRO Stage 1-3的区别，以及什么时候用FSDP会更好？9.项目：你做Prompt优化时，是如何判断优化后的Prompt在Agent推理链路中性能提升的？用什么指标来衡量？10.项目：在多Agent系统中，如何保证异步任务执行的稳定性和结果一致性？11.项目：如果Agent推理API需要低延迟响应，你会从哪些方面做系统级优化？12.代码题：lc34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

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