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大模型面试题库 · 第 3 页 · AlgoMooc
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大模型面试题库
大模型面试题库
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共 926 条内容
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推理优化
模型训练
模型架构
RLHF与对齐
项目与经历
多模态
评估
Agent
文档处理
模型微调
RAG
检索
Prompt
知识图谱
面试题
·
Agent
Agent 工具超时怎么办？重试、换工具、降级和停止怎样设计
#Agent
#工具调用与安全
#Agent 工具超时重试
面试题
·
RLHF与对齐
· 美团
长视野任务的信用分配与 Option
#分层强化学习
#选项机制
#过程奖励建模
面试题
·
RAG
RRF 和加权求和怎么选？两路检索分数为何不能直接相加？
#RAG
#检索与重排
#RRF
面试题
·
Agent
Deep Research 训练的种子问题从哪里来，怎样避免一开始就把数据做偏？
#Deep Research
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学习内容与项目面试，在同一条路上。
站内 RAG 在线实战
#数据构造与训练
#Deep Research 种子数据
面试题
·
Agent
Agent 调用写操作怎么防误执行？副作用分级、幂等、确认和审计怎样做
#Agent
#工具调用与安全
#Agent 写操作幂等
面试题
·
模型架构
· 字节
LLaMA为何选RMSNorm?
#Layer Normalization
#RMS Normalization
#归一化技术
面试题
·
RAG
Rerank 为什么更准，却不能对整个知识库运行？
#RAG
#检索与重排
#RAG Rerank
面试题
·
Agent
简单问答怎样升级成真正需要多步研究的问题，又不把题目编坏？
#Deep Research
#数据构造与训练
#Deep Research 复杂问答
面试题
·
Agent
MCP 和 Function Calling 有什么区别？Agent 工具接入时两者怎样配合
#Agent
#工具调用与安全
#MCP 和 Function Calling 区别
面试题
·
模型架构
· 美团
LayerNorm vs BatchNorm 怎么选?
#Layer Normalization
#Batch Normalization
#Transformer
面试题
·
RAG
Query 重写、扩写和 HyDE，应该在哪些查询上启用？
#RAG
#检索与重排
#RAG Query 重写
面试题
·
Agent
Teacher 生成的 Agent 轨迹为什么不能直接拿去训练，怎样筛出高质量样本？
#Deep Research
#数据构造与训练
#Deep Research 轨迹生成
面试题
·
Agent
Agent 短任务和长任务怎么记？工作记忆、长期记忆与任务状态怎样分层
#Agent
#记忆与存储
#Agent 长期记忆设计
面试题
·
模型架构
· 百度
DDPM 为什么随机采样时间步?
#扩散模型
#DDPM
#加噪过程
面试题
·
RAG
Embedding 和 Rerank 模型怎么选？什么时候值得领域微调？
#RAG
#检索与重排
#Embedding 模型选型
面试题
·
Agent
轨迹里工具返回为什么不能参与 Loss，Observation Mask 做错会怎样？
#Deep Research
#数据构造与训练
#Observation Loss Mask
面试题
·
Agent
Agent 长期记忆什么时候写入？从候选提取到更新、冲突和遗忘的完整生命周期
#Agent
#记忆与存储
#Agent 记忆写入机制
面试题
·
模型架构
· 字节
RMSNorm vs LayerNorm：训练效率怎么比?
#LayerNorm
#RMSNorm
#归一化方法
面试题
·
RAG
RAG 检索效果差怎么排查？从 Query 到 Rerank 逐层定位
#RAG
#生成与对话
#RAG 检索优化
面试题
·
Agent
首次 SFT 后格式稳定了，为什么工具选择和答案仍然不行？
#Deep Research
#数据构造与训练
#Deep Research SFT
面试题
·
Agent
Agent 从海量记忆里怎么找对内容？相关性、时间性和重要性怎样组合
#Agent
#记忆与存储
#Agent 记忆检索排序
面试题
·
模型架构
· 海尔
Transformer 为何要归一化?
#Layer Normalization
#残差连接
#梯度消失
面试题
·
RAG
资料里没有答案时，RAG 怎么避免强行生成？
#RAG
#生成与对话
#RAG 无答案检测
面试题
·
Agent
训练数据里 Search 太多，为什么 Agent 遇到什么都想先搜？
#Deep Research
#数据构造与训练
#Deep Research 工具选择