2025.6.12 快手商业化二面 凉

项目深挖 1.训练时显存占用高的瓶颈在哪?做了哪些显存优化?2.如果重新做一次，你会在哪些环节提前做ablation?3.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?4.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?5.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?6.你提到用DeepSpeed做SFT训练，请讲一下DeepSpeedZeROStage1-3的区别，以及什么时候用FSDP会更好?7.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?8.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?9.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?八股1.AdamW与Adam在权重衰减上的实现差异?2.梯度累积等价于batch扩大的严格条件是什么?3.PPO的核心目标函数是什么?每个符号的物理意义?4.相比PPO,GRPO的"Group"体现在哪一步?5.KL散度在RLHF阶段出现的位置、作用以及过大/过小分别会导致什么现象?6.Multi-Agent场景里，Reflection模块与Memory模块的输入输出各自是什么?它们如何解耦又能互相增强?

1. 自我介绍2. 你以前是不是投过我们这个部门的岗位啊？当时你投的是哪个岗位、做哪块的？3. 你怎么看agent这个概念？从产品的视角，agent到底能给用户带来什么价值？4. 你写过一些prompt，能分享一下在写各种各样prompt的过程当中踩过的一些坑吗？5. 描述一个你曾经写过的最复杂的prompt，说明它的输入输出和中间是怎么设计的。6. 举一个能说明你学习能力比较强的例子。7.面对模糊目标时，如何自己去定义清楚目标，区别于完成别人给定命题的做题能力

1. 自我介绍2. xhs实习用户群体、场景、解决的本质问题是什么3. 如何定义或者发现用户在使用过程中存在的问题4. 举例具体功能点5. 如何衡量agent效果和体验达标6. 通过哪些渠道、哪些信息来学习AI相关的知识和能力7. AI产品经理需要具备的三个核心能力是什么8. 在实习中，做过的复杂且枯燥但有意义的事情9. 当你遇到快坚持不下去的情况时，是怎么度过的10. 工作任务是自己主动承担的，还是主要来自于mentor或上级分配的11. 在主动承担工作的过程中，最大的动力是什么，哪个阶段让你觉得收获最大12. 你觉得AI能力用到IoT行业会有哪些发展空间

1. 项目和八股1.RAG如何做rerank的2.LoRA参数计算 比如给你一个7B的模型  在优化器这块如何分配3.了解强化学习的什么算法   强化学习最新的po算法4.grpo如果对于这个数据 训练出来的一组score都是0或者1  这时候应该怎么办5.agent的几大部分6.agentic rl7.gui agent   code agent8.了解软件工程相关的吗  AI for se2.无手撕3.反问业务，做的 金融领域 agent 方向，偏开发