字节跳动高频面试题
如何解决类别极度不平衡的问题？
原题说下 Transformer 模型
原题说下 Focal Loss
原题介绍下深度可分离卷积和传统卷积的区别
原题如何防止过拟合
原题BN 在训练和测试的时候的区别？可以防止过拟合吗？
原题什么是 AUC？
原题卷积核计算公式
原题自我介绍
原题拷打项目:针对长短期记忆，讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的？
如果检测到用户存在极端情绪，你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预？
原题完整原题
2.拷打项目:针对长短期记忆，讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的？如果检测到用户存在极端情绪，你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预？
讲一下稠密向量与稀疏向量的区别，分别适合处理什么样的搜索需求？
原题在向量化之前，为什么要对长文档进行切片？如果不切片会有什么后果？
原题切片时设置重叠区域的作用是什么？这个比例你通常怎么来确定？
原题余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时，各自的优缺点是什么？
原题向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？
原题为什么在初筛召回之后，还要加一个Rerank模型？它能解决向量搜索的哪些局限？
原题如果文档发生了局部更新，如何通过增量索引来避免全量重新向量化？
原题在RAG的生成阶段，如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉？
原题调用大模型API时，为什么要使用asyncio异步编程？它在处理高并发请求时有何优势？
原题了解HyDE吗？介绍一下原理，它在处理模糊提问时有哪些优势？
原题随着超长上下文模型的出现，你认为传统RAG架构的必要性是否降低了？
原题你了解哪些大模型推理框架？SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势？
原题手撕：第k大元素
原题大模型相关经历深挖：你项目里最核心的贡献是什么，怎么验证有效
原题对比学习 loss：负样本和正样本拉不开/太像了，你会怎么改损失或采样
原题FlashAttention 跟普通 attention 的差异？实现里 QK^T、softmax、PV 这几步怎么落
原题3D 并行里 DP/DDP 你怎么理解；实际落地时通信瓶颈一般卡在哪些环节
原题14B：FP16 权重大概多大；训练还要加哪些；INT8 大概能省多少
原题torch.contiguous() 干嘛的？推理为什么在意连续性
原题代码：读 txt 井字棋（3×3），判断当前玩家是否获胜
原题交叉熵损失：解释/怎么写
原题线性回归用 SGD：更新公式怎么推/怎么写
原题项目拷打
原题GRPO有什么改进
原题GRPO里面KL散度怎么计算的
原题为什么在 RAG 流程中引入父子索引（Parent-Document Retrieval）？
原题为什么引入 BM25？向量检索和 BM25 的融合比例是怎样的？
原题检索融合的具体流程是什么？召回后有没有做 Rerank？
原题Rerank 后返回几个块（Chunk）？有没有针对这个返回数量做过验证？
原题Rerank 后的 TopK 截断是怎么做的？为什么是这个值？有没有其他截断方案？
原题讲一下上下文工程（Context Engineering），Agent 的记忆（Memory）是怎么做的？
原题请详细讲解分布式令牌桶限流的实现。
原题漏桶算法（Leaky Bucket）的原理讲一下。
原题滑动窗口算法限流讲一下。如果用代码实现，滑动窗口的结构体会包含哪些字段？
原题滑动窗口和令牌桶相比有什么缺点？
原题在 Redis 中，你会用什么数据结构来实现滑动窗口限流？
原题LRU 缓存的实现原理讲一下。
原题布隆过滤器（Bloom Filter）的底层原理和适用场景讲一下。
原题MySQL 索引会在哪些情况下失效？
原题在使用 LIKE 进行模糊查询时，索引什么情况下会失效？
原题MySQL 的事务隔离级别有哪些？如何保证一致性？
原题详细说说 MVCC 的实现，ReadView 的生成时机是怎样的？
原题在不同的隔离级别下，一个事务分别会创造几个 ReadView？
原题MySQL 都有哪些锁？它们的作用分别是什么？
原题为什么选择 Python 和 Go 作为技术栈？在处理并发时有什么区别？
原题手撕代码：实现反转链表。
原题当前绩效 职级 薪资，期望职级 薪资
原题为什么出来看机会
原题介绍工作项目，深挖项目细节
原题项目中如何定位问题，有没有使用过Linux或者抓包等工具？
原题部署在客户本地的模型报错了怎么排查？
原题工作项目中最有挑战性的部分是什么？
原题有没有独立拆解需求并且完成的经历？
原题笔试题：找出文件中top k的字串，简单说了下用哈希以及用哈希的缺点和优化点
原题原题未说明“字串”的分隔方式与计数单位。
介绍工作项目，深挖项目细节
原题有什么经历能说明你有对客户的沟通能力
原题工作中有什么流程可以拆解成提效的智能体？
原题第3点我说了智能体上架的流程每次都重复单一，可以作为切入点，面试官询问：怎么设计这个智能体？需要有哪些skill和tool，共享一下屏幕写一下提示词，这个智能体验收的标准是什么？哪些步骤需要人工来复核？通过率和不通过率测试集怎么构建？
原题介绍自己和项目
原题讲一下工作中有没有让人超出预期的东西，独立拆解需求并完成的流程
原题遇到难沟通的客户怎么处理？
原题你的智能体上下文是怎么分层？怎么设计的？上下文存储在哪里？长短期记忆怎么划分？
RAG数据库都有哪些，它们各自的区别？
原题完整原题
4.你的智能体上下文是怎么分层？怎么设计的？上下文存储在哪里？长短期记忆怎么划分？RAG数据库都有哪些，它们各自的区别？
反问工作内容和侧重点
原题当前职级绩效薪资，期望职级薪资
原题为什么看机会？
原题什么时候能够入职？
原题沟通能力怎么样？
原题怎么理解FDE这个岗位？
原题反问绩效考核方式团队组成等
原题自我介绍
原题请你详细介绍你的AI项目；
原题你的项目中说到了面试评分，那么简历评分的内容是如何进行结构化输出的？从哪几个维度进行评分？
原题项目中的RAG知识用到了哪些？离线上传和在线问答环节如何进行？
原题你如何理解Agent中Harness的概念？
原题你的Agent里面运行了一个长程的任务，它假设平时只允许需要运行5分钟就能结束。然后你新运行了一次，它运行了15-20分钟，也就是说跟之前比有明显的延迟，然后你会怎么分析这个延迟是什么导致的？
原题如何解决上述这个问题？
原题Agent在执行过程中，肯定不可避免地要去调用一些工具，这些工具都有固定地入参，需要模型结合上下文去提供，然后在这个过程中，如何去保障工具调用的可靠性？
原题随着提问轮次的增加，上下文窗口会越来越大，该如何进行解决？
原题压缩或者摘要肯定会丢失信息，如何使得这个信息丢失最小化？
原题给定一个数n，如23121；给定一组数字A如{2，4，9}，求由A中元素组成的小于n的最大数，如小于23121的最大数是22999。
原题滑动窗口大小是怎么确定的，大概设置多少轮？
原题哪些场景适合滑动窗口，哪些场景更适合直接通过摘要进行上下文压缩？
原题文档在线自动更新时，如何保证并发更新的幂等性，避免多个任务相互覆盖？
原题RocketMQ 在文档自动更新链路中的哪个位置？
原题为什么文档更新这里考虑使用 MQ，而不是直接在定时任务中处理？
原题展开介绍一下你了解的 DeepSeek Harness 和 Pi Agent。
原题如果把这些 Harness 和你实习中的 Agent 项目结合，你会怎么做？是否有必要替换当前方案？
原题除了开源 Agent，你是否调研或使用过其他厂商的 Agent 产品？
原题介绍一下你了解的 Claude Code 上下文压缩机制。
原题介绍一下你对 Computer Use 的了解情况。
原题Computer Use 操作本地电脑的大致实现机制是什么？
原题是否了解操作本地电脑和操作云端电脑两种方案？
原题平时使用 AI Coding 工具开发时，遇到过哪些问题？
原题你平时使用 AI Coding 工具的完整开发工作流是什么？
原题常见数据库有哪些类型？不同类型数据库之间有什么区别？
原题MySQL 底层索引使用什么数据结构？
原题为什么 MySQL 索引使用 B+ 树，而不是其他树结构？
原题算法题：判断二叉树 B 是否为二叉树 A 的子结构。要求先描述解题思路，再进行代码实现。
原题算法题：求两个有序 List 的相同元素。
原题分析当前实现的时间复杂度。
原题如果两个 List 变成无法整体排序的无限序列，应该如何处理？
原题原题未说明无限序列是否有序及比较的时间窗口。
使用 Bitmap 时，如果元素值范围非常大，会有什么问题？
原题是否可以将两个无限序列拆成局部、分批处理？
原题候选人：团队 Agent 目前主要负责什么垂类业务方向？
原题候选人：团队内部是否比较鼓励使用 AI Coding？
原题面试官：有没有更 AI Native 的做法？
原题
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