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66 篇面经690 道面试题

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共 690 道题

排序：

3369
奖励什么时候使用模型，什么时候使用规则？
模型训练与对齐强化学习与奖励
比较选型
进阶
1 篇面经
3370
如何避免奖励坍缩和 Reward Hacking？
模型训练与对齐强化学习与奖励
故障排查
进阶
1 篇面经
3371
有哪些工程方法处理较长的问答？
Agent 原理与系统上下文工程
方案设计
进阶
1 篇面经
3372
多轮对话如何微调？
模型训练与对齐预训练、续训与 SFT
原理机制
进阶
1 篇面经
3373
Agentic RL 如何设计？
模型训练与对齐强化学习与奖励
方案设计
进阶
1 篇面经
3374
如何评估 Agentic RL 的效果？
AI 应用工程与治理评测体系与实验设计
效果评估
进阶
1 篇面经
3396
Agent 的长短期记忆如何提取？
Agent 原理与系统记忆系统
项目深挖
进阶
1 篇面经1 份题集
3397
检测到用户极端情绪时，Agent 如何在不中断对话流的前提下干预？
Agent 原理与系统Agent 应用架构与场景设计
方案设计
深入
1 篇面经
3398
稠密向量与稀疏向量有什么区别，分别适合哪些搜索需求？
RAG 与知识系统Embedding 与向量表示
比较选型
基础
1 篇面经
3399
长文档为什么要在向量化前切片，不切片有什么后果？
RAG 与知识系统文档切分与元数据
原理机制
基础
1 篇面经1 份题集

另有 1 篇多公司合集，可在面经记录中查看。