字节Agent算法实习面经

做算法的小吴 | 07-20 23:17

标签：如何成为1个AI工程师？、我的求职进度条

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做算法的小吴 07-20 23:17 中山大学 算法工程师 发布于山东 关注 字节Agent算法实习面经 一、数据合成与数据质量相关 1. 在做大模型自动化数据合成工作中，你实际遇到过哪些典型难点？分别采用什么优化方案解决？ 2. 在自研、自动化构建训练数据集的过程中，你整套数据质量管控体系是如何设计和落地的？ 二、SFT训练与模型评测原理 3. 你在微调阶段使用的SFT Loss具体计算逻辑是什么？请结合训练样本形式说明。 4. 仅使用通用原始语料预训练，和使用结构化问答对做监督微调，两者在模型能力、收敛效果上有什么本质差异？ 5. 能否通过困惑度（Perplexity）高低，判断模型是否缺失某一类领域知识？你如何评价该方法的合理性与局限性？ 三、Agent数据与交互模拟 6. 智能体（Agent）交互轨迹数据，与常规大模型训练语料相比，核心差异在哪里？你是如何仿真用户与Agent真实交互过程、构造高质量交互样本的？ 四、深度学习基础理论 7. 简单介绍你熟悉的概率论核心知识点，结合模型训练场景举例说明。 8. 标准分类任务下的交叉熵损失公式如何推导、如何计算？ 9. 在图像分类任务中，为什么行业普遍使用交叉熵而非MSE均方误差？MSE替代后会存在哪些训练问题？ 五、强化学习与对齐算法 10. 简述主流强化学习算法的分类、核心思路及适用场景。 11. GRPO算法中的裁剪（clip）操作具体作用是什么？解决了训练中的什么问题？ 六、项目落地细节深挖 12. 介绍你项目的数据获取渠道、训练硬件资源配置、奖励函数的设计思路与调优逻辑。 七、代码手撕 13. 现场手撕算法：最长有效括号 📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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畅所欲言吧～ 图片 话题 表情 同时转发到我的动态 评论 全部评论(1) 推荐 最新 楼层 出出出出粗 门头沟学院 机械结构工程师 这面经看得我又想回去补基础了 点赞 回复 分享 发布于 07-24 10:40 广东 回复TA 一起补基础😎 接好运 基础很重要👍 得抓紧补补 确实要补补

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