26秋招淘天AI Agent算法一面

1. Transformer中Attention的本质是什么?你能从数学角度简要解释一下吗?
2. 在Agent多轮对话任务中,你觉得Attention的局限性体现在哪些方面?
3. 简要介绍一下SFT的核心流程,以及数据集的构建策略,SFT之后常见的Post-Training还有哪些?它们之间的目的有何区别?
4. 什么是RAG,它是怎么提升生成质量的?与传统检索+模型生成的流程有何不同?如何评估一个RAG系统是否work的?
5. PPO和DPO在大模型对齐中的主要区别是什么?DPO训练通常有哪些注意事项?用过GRPO么?
6. 项目里的Modular Agent,你能讲讲它是如何实现多步规划的吗?
7. 项目提到了多个工具调用链路,调度策略是如何设计的?是否有异常fallback策略?
8. Agent评估体系包括哪些维度?如何衡量planning能力 vs hallucination rate?
9. 项目里微调Qwen,选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的?
10. Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略?有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式?
11. 场景题:假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求,系统整体延迟较高,你会如何优化?
12. 代码:20.岛屿数量
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决赛圈三选一一、美团 大模型应用算法工程师base上海,小sp,早十晚九双休。做商家方向的agent。优点:组内氛围还可以缺点:toB业务,感觉不是核心岗位;总包偏少二、阿里云瓴羊 大模型应用base杭州云谷,应该算sp,职级p5,早九晚八双休。做营销方向的agent。优点:应该算阿里云正编,福利待遇高;在阿里做agent之后跳槽可能背书好一点缺点:签约的是瓴羊智能,不是阿里云,不知道认可度如何三、华为 ai应用开发base上海练秋湖,职级15级(应该是硕士的顶了),早九晚八点半,可能大小周。业务是终端云小艺业务线,做C端的智能体应用,技术栈上应该是比较接近互联网的优点:开得很有诚意,总包是三个里面最高的;华为第一个合同期内比较稳定;终端营收较好缺点:练秋湖很偏,基本没生活;华为工作强度大、加班情况严重;华为的大模型能力可能不如互联网薪资水平:华为 > 瓴羊 >> 美团华为base很高,日常周六加班有加班费,总包还能更高,但是公积金和社保基数低瓴羊hr说薪资水平能对齐阿里云,但是目前看来base工资还是差一点。薪资结构中杭州补贴能拿三年工作强度:华为 >> 瓴羊 = 美团华为5天年假,月末周六固定加班,一二四最早八点半下班瓴羊、美团7天年假,因为做B端业务,整体会更轻松一点,基本不加班。瓴羊还有额外的7天假期职业规划:华为是C端业务,小艺业务部前景还可以,15职级基本上两年多能升16瓴羊是B端业务,今年搬回阿里云谷统一管理了,升职会慢一点,p5升p6要排队。
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