京东高频面试题

题集来源:Rocky Ding(WeThinkIn)收录项目:AIGC-Interview-Book查看原题集

题目目录

95 道原题
  1. 追问了M-RoPE比原来的ROPE有什么改进?有什么优点?

    原题
  2. 原来的ROPE在升级成M-ROPE之前,它是怎么处理视频的?具体来说,对于每一个每一帧或者说每一个patch,是怎么处理的?

    原题
  3. 项目:既然是一个垂类的一个场景,为什么要去用通用场景下的VLM来做?为什么不用已经具有领域知识的一些模型?

    原题
  4. 项目:为什么你的VLM是输出点的坐标,而不输出bbox呢,bbox按道理比点的坐标具有更多的图像信息吧?

    原题
  5. 讲一下SAM2分割模型的原理

    原题
  6. 项目:数据是用算法生成的,你们怎么判断这一批数据是好的还是不好的呢?

    原题
  7. 看了今年哪些生成式推荐论文

    原题

    “今年”按来源标注的面试年份理解。

  8. 拷打简历项目

    原题
  9. RoPE和ALiBi两种相对位置编码的原理

    原题
  10. SwiGLU原理,比relu好在哪

    原题
  11. attention常规八股

    完整原题

    attention常规八股(根号dk,时间复杂度,为什么要分多头)

    原题
  12. 用过哪些大模型微调方式,LoRA微调原理

    原题
  13. 了解模型蒸馏吗

    原题
    完整原题

    了解目前主流多模态模型吗,扩散模型公式怎么推导的

    原题
  14. 手撕: lc53 最大子数组和改为求出这个子数组

    原题
  15. 为什么要用agent解决这个场景

    原题
  16. 什么是agent

    原题
  17. 你在里面做了哪些工作

    原题
  18. 为什么要SFT

    原题
  19. 训练前后区别在哪举一个具体的例子

    原题
  20. 数据怎么构建的

    原题
  21. 什么平台上训练的训练多久学习率多少为什么是这个学习率

    原题
  22. 什么是语言模型

    原题
  23. cnn能不能做语言模型

    原题
  24. 现在大模型是什么架构

    原题
  25. 写出伪代码用abc 预测第四个token 告诉了我特征维度头个数

    原题
  26. 分头是怎么分的怎么拼接

    原题
  27. 场景题:做一个意图识别的分类任务,类别特别多怎么做

    原题
  28. 常见的大模型,或者说VLM这块的模型,了解过哪些?

    原题
  29. 追问道了M-RoPE比原来的RoPE有什么改进?有什么优点?

    原题
  30. 原来的RoPE在升级成M-RoPE之前,它是怎么处理视频的?具体来说,对于每一个每一帧或者说每一个patch,是怎么处理的?

    原题
  31. 算法题:lc70 爬楼梯(送分,3分钟写出滚动数组优化)

    原题
  32. 变量提升代码题看错了括号结束位置,答错了,通过询问什么是变量提升,除了var还有什么变量提升方法的方式引导我回答出正确答案

    原题
  33. vue2和vue3的响应式有什么区别(defineProperty是属性级响应式,proxy是对象级

    原题
  34. 使用ai有没有什么总结出来的提示词技巧

    原题
  35. 询问专业课有哪些内容

    原题
  36. 什么是随机森林算法

    原题
  37. 什么是过拟合,过拟合如何解决

    原题
  38. 聊聊大模型以及大模型应用(我简历有提到大模型应用,这个回答的不是很好,条理不够清晰,主要谈了使用感受而不是技术

    原题
  39. 项目是怎么跟AI结合的,简单介绍项目

    原题
  40. 技术栈是什么(VUE,但是秋招都在要求react,所以有自学

    原题
  41. 对比一下react和vue

    原题
  42. vue中reactive和ref的区别

    原题
  43. setup函数是做什么,参数有哪些

    原题
  44. 如何理解vue的响应式

    原题
  45. 虚拟dom是什么

    原题
  46. 在解释代码的时候有串联到前面提到的reactive和ref的区别与各自的特点

    原题

    来源未提供用于讲解 reactive/ref 的具体程序。

  47. 数据可视化这个部分主要使用的技术是什么?

    原题
  48. 部门对于候选人的综合素质和技术有哪些要求?

    原题
  49. 能接受长期在北京发展吗

    原题
  50. 研究生和本科期间压力最大的一次是什么(相关追问

    原题
    完整原题

    实习期间的工作时间,实习期间遇到过冲突吗,怎么解决的

    原题
  51. 能够回忆起来的最近一次冲突是什么

    原题
  52. 希望第一份工作带给你什么

    原题
  53. 对于京东的感觉,和其他购物平台有什么区别,给京东APP的建议

    原题
  54. 还有其他的offer吗

    原题
  55. 希望什么样的工作节奏

    原题
  56. 你个人能提供三个什么价值

    原题
  57. 你个人在未来发展有那三个方面需要改进

    原题
  58. 讲一下实习工作

    原题
  59. 使用的数据集

    原题
  60. 使用了多少张卡?SFT 训练多久?

    原题
  61. 增加了串行流程后为什么还能提速?

    原题
  62. 讲一下对多模态大模型发展的看法

    原题
  63. 讲一下什么场景下用 SFT,什么场景下用 RL

    原题
  64. SFT 的数据集是越大越好吗?会存在 scaling law 吗?

    原题
  65. 为什么使用强化学习会存在训练不稳定问题?为什么业界还在用?

    原题
  66. 项目中的OCR怎么做的,为什么用大模型做

    原题
  67. 后训练的数据规模有多少?数据集是自己构建的吗

    原题
  68. 数据清洗采用了什么策略

    原题
  69. OCR如何处理复杂表格

    原题
  70. 微调前后准确率对比

    原题
  71. Badcase有哪些,占比怎么样

    原题
  72. 为什么用GRPO不用DPO

    原题
  73. 什么任务适合DPO

    原题
  74. 模型微调用的是全参微调还是lora微调,为什么这么选

    原题
  75. Lora微调的阿尔法和rank是怎么选择的,对模型的影响分别是怎么样的

    原题
  76. GRPO奖励怎么设计的

    原题
  77. 是否做过消融实验

    原题
  78. 讲讲react思想

    原题

    结合相邻 Agent 题与直属正文,此处 react 指 ReAct。

  79. 讲讲agent中的反思模块逻辑

    原题
  80. Agent中数据是怎么交互的

    原题
  81. LoRA 和 Prefix Tuning的区别?在什么场景下选择 LoRA?

    原题
  82. 如果要用 LORA 做电商推荐场景的微调,你会怎么设计数据和标签?

    原题
  83. GRPO 和 PPO 的区别在哪?GRPO 的优化目标函数怎么写?

    原题
  84. 搜索中 RAG的向量检索会受到长尾商品影响,你会如何缓解?

    原题
  85. 如果商品知识库实时更新,你怎么保证 RAG的召回结果和库存一致?

    原题
  86. Reflection 机制里,如何判断一个 Agent 的失败是由知识缺失还是工具调用错误引起的?

    原题
  87. Toolformer 中通过自监督学习生成 tool call 数据,这个训练范式和 RLHF 的差别在哪里?为什么它更容易泛化?

    原题
  88. 语义歧义(如“苹果”既是品牌也是水果)在搜索链路中通常怎么建模?多义词消解和上下文建模的核心方法分别是什么?

    原题
  89. 算法题:实现 LRU

    原题
  90. 语义理解相关:在搜索链路里,像“苹果”这种既代表品牌又代表水果的语义歧义情况,通常是如何进行建模的?另外,多义词消解和上下文建模的核心方法分别是什么?

    原题
  91. Toolformer 与 RLHF 对比:Toolformer 采用自监督学习来生成 tool call 数据,这种训练范式和 RLHF 存在哪些差别?并且,为什么 Toolformer 更容易实现泛化呢?

    原题
  92. Reflection 机制判断问题:在 Reflection 机制中,我们该如何判断一个 Agent 执行失败是由于知识缺失,还是工具调用错误导致的呢?

    原题
  93. RAG 与库存一致性:假如商品知识库是实时更新的,那么要怎样保证 RAG 的召回结果和库存信息保持一致呢?

    原题