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一面

1.自我介绍一下
2.迁移学习原理，以及 NLP 中有哪些迁移学习的经典模型/任务?
3.在 workflow 上添加某个agent 后，模型答复耗时增加多少?是否有测量?
4.DPO时怎么构造数据集的?效果如何?有什么积累与启示?
5.拟人性可以从哪几个角度去理解和建设?
6. sft / rl 的区别?
7.讲一下作为算法工程师，在目前 LLM技术发展迅速时怎么做?

二面

1.自我介绍
2.介绍一下你的项目，遇到的难点，解决的问题
3.从最初的word2vec→现在的Deepseek -r1的发展历程
4.R1的训练过程?
5.GRPO的过程?和 PPO 相比，哪些改进和优势?
6.发散题:
a.你觉得目前业界，主流的大模型技术研究方向有哪些?你觉得哪些有价值?为什么?
b.对应方向最近的论文
C.工作后想从事哪个方面?