美团高频面试题
实习拷打
原题有做过强化学习，微调用过什么框架吗
原题qwen3.5plus，发现幻觉率很高，该怎么处理。
原题qwen3.5的推理模式，有一个开关，知道是怎么生效的吗。
原题有了解openclaw吗，为什么会火，跟manus有什么区别。
原题用过cursor吗，open claude吗
原题原题写 openclaude，未给出可唯一识别的工具名称。
了解过moe吗，原理是什么，讲讲如何做负载均衡的。moe是bacth维度还是token维度还是什么维度的激活？
原题手撕：用python实现moe
原题项目拷打
原题lora作用在q,k和作用在FFN上有什么差异
原题FFN是干嘛的？
原题大模型不同层存什么信息？
原题讲讲lora，什么时候考虑用lora，什么时候用全量参数微调？
原题lora和全量参数微调学习率的对比
原题项目二拷打
原题怎么找到badcase，怎么找到原因，怎么确定是哪个原因导致的badcase？
原题DPO怎么判断模型有没有训练好？看什么东西？怎么证明模型有区分度？DPO结束后用什么指标评估
原题推理加速你都了解哪些？
原题讲一下智能体React 和Reflection范式的区别
原题长期记忆和短期记忆是什么？怎么设置
原题了解上下文管理吗？
原题怎么根据模型输出优化提示词？怎么评估提示词的好坏？写提示词的本质是什么？从数学的角度讲一下提示词是怎么改变模型输出的？
原题最后是一个AI coding，写一个整理工作周报自动发送到老板邮箱的系统，要求分成至少5个子任务，指出那些需要人工参与，那些是全自动的，还有就是如果用户这周没有记录，该怎么处理这种异常
原题简单介绍个人职业发展规划
原题已经构建推理类Reasoning训练数据，为什么还需要接入RL训练？仅依靠SFT能否满足业务需求？
原题SFT训练达到怎样的效果指标后，才适合接入RL优化阶段？
原题在模型结构、训练策略层面，是否做过针对性优化改进？
原题Attention机制中为什么需要去除DK相关计算维度，核心作用是什么？
原题原题“去除 DK 相关计算维度”按直属正文理解为除以 sqrt(dk) 的点积缩放。
详细区分Workflow和Agent的核心差异与适用场景
原题对比Memory机制与RAG检索增强的区别、优势和落地场景差异
原题LLM输入维度为b、s的情况下，完整推理过程中Tensor维度的变化逻辑
原题7B规模模型使用GRPO训练时的显存占用开销及优化方式
原题简述聚类算法的核心原理、主流实现方法，同时说明K-Means算法是否存在全局最优解
原题基础算法题：两数之和
原题实际业务中，如何量化、评估标注数据集的质量？
原题定义标注数据的合格标准，从哪些维度判定标注有效？
原题多类型、多场景训练数据的混合策略与配比思路
原题SFT训练过程中，如何平衡简单任务与复杂任务的训练权重？
原题微调阶段防止模型过拟合的常用方案与实操技巧
原题LLM SFT训练常用的Loss函数及适用场景
原题模型开启/关闭Thinking推理机制，对微调训练效果的影响
原题SFT的终止判定条件，满足哪些标准可切入RL训练？
原题大模型训练为什么必须拆分SFT预微调+RL强化优化两个阶段，能否简化流程？
原题针对字段提取业务，需要设计哪些维度的Reward函数？
原题项目中是否遇到过Reward Hacking问题，对应的识别与解决方案？
原题RL训练数据集的构建思路，能否直接复用SFT阶段的训练数据？
原题如何解释RL训练初期Reward数值先降后升的现象？
原题RL全流程需要重点监控哪些核心训练指标，如何根据指标调优？
原题RL训练中如何兼顾难易样本，提升模型对高难度业务任务的探索能力？
原题可以详细介绍一下项目：项目场景、设计方案、开发内容？
原题选取一个真实问题单，完整描述从Agent接收输入，走完全流程，到产出最终结果的整条链路？
原题测试报告/测试用例设计，如何判断符合本次新需求改动？新功能无历史问题单，怎么设计测试用例？
原题需求文档、技术方案为什么没有作为输入信息纳入系统？
原题最终产出的结果只是文本，是否会执行真实任务？哪些环节需要人工确认？
原题信息如何持续积累、迭代更新？执行失败后的结果如何回流？
原题提到将xx耗时从1小时压缩到3分钟，耗时瓶颈在哪，哪些环节快、哪些慢？
原题项目使用Python+FastAPI，数据库层如何接入？数据库表是否由你设计？
原题两个QA同时输入相同查询，Agent给出的报告是否一致？
原题整体Agent流程使用workflow，为什么该场景适合workflow？Agent执行流程有哪些形式，相互差异是什么？
原题外部环境、参数变化，会不会导致相同测试任务执行结果不一样？如何处理？
原题Agent项目2，对比项目1，在Agent设计层面有什么差异？
原题你主要负责哪些模块、哪些具体开发工作？
原题项目里封装了CLI工具，介绍下CLI的实际开发内容？
原题为什么要把skill/工具执行流程封装成CLI，这种方案有什么好处？
原题用户输入不完整的信息，系统如何校验、补全参数并继续执行？哪些参数必须用户确认？
原题残缺信息无法唯一确定资源，系统如何选择？
原题讲讲你对skill的理解，skill只包含流程说明，还是包含完整设计？
原题项目3整体架构、模块分层？
原题该项目存储层如何设计？
原题Skill、MCP、Function Calling、Workflow、SubAgent，分别解决什么问题，你在项目中如何组合使用？
原题介绍下AICoding笔试题，拿到题目后如何解读、实现？
原题Agent开发中，知识维护、记忆模块（短期/长期记忆）你是怎么考虑设计的？
原题Redis在Java开发中的作用、适用场景，底层原理考量？
原题你通过哪些渠道学习AI、Java相关知识，如何跟进技术发展？
原题岗位base，城市方面有没有特殊需求？
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