商汤

2 篇面经21 道面试题

官方招聘开始复习

0036

Transformer 中的 Attention 如何计算？

模型基础与推理Transformer 与注意力

原理机制

进阶

1 篇面经 2 份题集

0047

RAG 从知识入库到在线问答的完整流程是什么？

RAG 与知识系统RAG 架构与生成链路

系统设计已有答案面前必看

进阶

1 篇面经 3 份题集

0124

如何判断自己与岗位、团队的匹配度？

项目与综合面试求职动机、职业选择与安排

行为面

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0140

Workflow 和 Agent 有什么区别？

Agent 原理与系统工作流、状态与执行恢复

比较选型已有答案面前必看

基础

1 篇面经 2 份题集

0168

LoRA 的原理、常见超参数与注入模块是什么？

模型训练与对齐参数高效微调

原理机制

进阶

1 篇面经 1 份题集

0169

RLHF/PPO 中 Actor、Critic、Reward Model 和 Reference Model 的职责是什么，为什么需要 KL 约束？

模型训练与对齐强化学习与奖励

原理机制

进阶

0170

ZeRO-1、ZeRO-2 和 ZeRO-3 有何区别？

模型训练与对齐分布式训练与计算硬件

比较选型

进阶

0171

RAG 文档有哪些切分策略，如何确定块大小？

RAG 与知识系统文档切分与元数据

方案设计

进阶

1 篇面经 3 份题集

0172

常见向量数据库有哪些，如何根据项目需求选型？

RAG 与知识系统向量数据库与索引

比较选型

进阶

1 篇面经 1 份题集

0173

向量相似度如何计算？

RAG 与知识系统召回策略与检索

原理机制

进阶