这部分不仅考察技术硬实力，更侧重考察你的工程落地能力、问题解决思路、团队协作以及技术视野。

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191. 请挑一个你最熟悉的大模型项目，从业务背景、技术方案到最终效果完整介绍一下。

(这是一个展示你系统性思维的最佳机会，建议按照 STAR 原则：Situation, Task, Action, Result 组织回答)

参考回答模板：

• 业务背景 (Situation): 我们公司内部积累了海量的技术文档和工单记录（约 500万篇），客服团队每天花费大量时间查阅文档回答客户咨询，响应慢且准确率参差不齐。
• 目标 (Task): 构建一套“企业级智能问答助手（RAG系统）”，集成到 Slack/钉钉中，要求 P95 延迟 < 3s，准确率（Acceptance Rate） > 85%，并能处理多轮对话。
• 技术方案 (Action):
  1. 数据链路： 搭建了 ETL 流水线，使用 Unstructured 解析 PDF/Markdown，基于语义进行 Chunking，并引入 metadata（如产品线、版本号）用于后续 Filter。
  2. 检索层： 采用混合检索策略（Hybrid Search）。使用 Elasticsearch 做关键词检索（保障专有名词准确性），Milvus 做向量检索（保障语义匹配），最后通过 BGE-Reranker 模型进行精排截断。
  3. 生成层： 经过对比，选择了 Qwen-72B 作为基座，使用 LoRA 在内部高质量 QA 对上微调了 2 个 epoch，增强了模型遵循指令和引用文档的能力。
  4. 工程架构： 使用 vLLM 部署推理服务，利用 Continuous Batching 提升吞吐；中间件层实现了会话管理和意图识别（判断是否需要查库）。
• 最终效果 (Result): 上线后，客服平均响应时间从 5分钟降低到 10秒。系统每日承接 2万次查询，准确率达到 88%，直接替代了 30% 的人工一级回复工作量。

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192. 在那个项目中，你遇到过最大的技术难点是什么？你是如何一步步拆解并解决的？

(考察解决复杂问题的能力，不要说“显存不够”这种简单问题，要说架构或算法上的难点)

参考回答：

• 难点： “长文档的上下文丢失与幻觉问题”。很多技术手册长达几万字，简单的切片检索会导致跨段落的逻辑丢失；而如果把整章喂给 LLM，不仅超 Context 限制，还因为“Lost in the Middle”现象导致模型忽略中间的关键信息，产生幻觉。
• 拆解与解决：
  1. 问题定位： 通过 Bad Case 分析，发现很多错误是因为切片切断了“前提条件”（例如：只有在 V2 版本下，配置 A 才生效）。
  2. 方案迭代一（父子索引）： 引入 Parent-Child Indexing。检索时用小切片（256 tokens）匹配，但送给 LLM 时召回其所属的父文档块（1024 tokens），提供更多上下文。效果有提升，但仍有逻辑断裂。
  3. 方案迭代二（多级摘要）： 对超长文档进行离线处理，利用 LLM 生成“全文摘要”和“章节摘要”存入元数据。检索时，先匹配摘要定位到章节，再在章节内进行精确检索。
  4. 方案迭代三（Prompt 约束）： 在 Prompt 中加入 CoT（思维链）指令，强制模型先输出“我找到了哪些相关信息”，再回答问题；并配合 Rerank 模型对无关片段进行强过滤。
• 结果： 幻觉率从 20% 降低到了 5% 以内，长文档问答的准确性显著提升。

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193. 说一说你曾经做过的一个“推理性能优化”或“训练加速”项目，你在其中具体负责哪些工作？

(考察 Hands-on 能力和对底层的理解)

参考回答：

• 背景： 我们的在线推理服务基于 Transformer 原始实现，Llama-13B 在 A10 上并发上去后，首字延迟（TTFT）超过 1秒，显存频繁 OOM。
• 我的职责： 负责推理引擎的选型重构与算子优化。
• 具体工作：
  1. 框架迁移： 我主导将推理后端从 HuggingFace Pipeline 迁移到 vLLM。利用其 PagedAttention 机制，解决了显存碎片化问题，使得单卡最大 Batch Size 从 8 提升到 64。
  2. 量化落地： 评估了 AWQ 和 GPTQ，最终选择 AWQ INT4 量化方案。我编写了量化校准脚本，验证了在业务测试集上精度损失 < 1%，但显存占用减少 60%，推理速度提升 2.5 倍。
  3. 调度优化： 针对长短不一的请求，我调整了 vLLM 的 max_num_seqs 和 gpu_memory_utilization 参数，并开启了 Chunked Prefill（分块预填充），消除了长 Prompt 请求对短请求的阻塞。
• 收益： 最终实现了在相同硬件成本下，QPS 提升 5 倍，P99 延迟稳定在 500ms 以内。

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194. 有没有一个你后来觉得“设计得不太好”的系统/模块？如果让你重来，你会如何重构？

(考察反思能力和技术审美，切忌说“我设计的都很完美”)

参考回答：

• 案例： 早期设计的一个 Agent 系统，采用了一个巨大的、单一的 Prompt 来处理所有任务（路由、规划、工具调用、回答）。
• 问题： 随着工具增多（超过 20 个），Prompt 变得极长（8k+），导致：
  1. Latency 极高： 每次都要处理大量无关的工具描述。
  2. 指令遵循变差： 模型经常搞混不同工具的参数。
  3. 调试困难： 修改一个工具的描述可能影响其他任务的效果。
• 重构思路： 如果重来，我会采用 多智能体（Multi-Agent）/ 状态机架构（类似 LangGraph）。
  • 路由层（Router Agent）： 轻量级 Prompt，只负责分类用户意图，分发给子 Agent。
  • 领域层（Specialist Agents）： 比如“搜索Agent”、“代码Agent”，每个 Agent 只挂载相关的 3-5 个工具，Prompt 专注且简短。
  • 优势： 模块解耦，易于维护，且可以使用更小的模型（如 7B）来完成子任务，降低成本。

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195. 你如何与产品/业务沟通大模型的能力边界，避免“过度承诺”和“滥用大模型”？

(考察沟通技巧和业务把控)

参考回答：

1. 建立正确认知（Education）： 我会向业务方解释 LLM 是 “概率模型” 而非 “逻辑计算器”。它擅长生成、总结、意图识别，但不擅长精确数学计算或百分百严谨的逻辑执行。
2. Copilot vs Autopilot： 强调当前技术阶段，应该优先做 Copilot（辅助人） 产品，人机回环（Human-in-the-loop），而不是直接做全自动的 Autopilot，以此降低风险预期。
3. 快速 POC (Proof of Concept)： 遇到不确定的需求（如“让 AI 自动写完美的法律合同”），我不直接拒绝，而是要求先给 50 个 Case，我用 Prompt 快速跑一个 Demo。如果效果只有 60分，用数据告诉他们这事儿现在做不了。
4. 定义量化指标： 在承诺上线前，必须协定“合格标准”（如准确率 90%）。如果达不到，只能作为“实验性功能”上线，不能作为核心卖点。

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196. 当你和团队成员在技术方案上有分歧时，你通常怎么推动决策？

(考察领导力与团队协作)

参考回答：

1. 回归需求与数据： 此时争论“我觉得 A 好”是无意义的。我会将讨论拉回到业务目标：我们是为了降低延迟？还是为了开发效率？
2. A/B 对比与原型验证： 如果分歧较大（例如选型 vLLM 还是 TGI），我会提议：“能不能花半天时间，大家各自搭个 Demo，压测一下 QPS 和显存占用？”用数据说话。
3. 引入外部标准： 参考业界大厂（如 Meta、OpenAI、阿里）的实践方案。如果我们的方案与主流背道而驰，需要有极强的理由。
4. Disagree and Commit： 如果经过讨论和验证，Leader 或团队多数人决定了方案 B，即使我倾向 A，一旦决策已定，我会全力支持方案 B 的落地，而不是在执行中继续抱怨。

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197. 分享一次你线上事故处置经历：事故是怎么发生的，你当时做了什么，事后如何复盘？

(考察运维意识和抗压能力)

参考回答：

• 事故： 某天晚上，线上 RAG 服务突然全部超时（504 Gateway Timeout），报警群炸了。
• 处理过程（止血 -> 定位 -> 修复）：
  1. 止血： 第一时间熔断了 LLM 调用链路，让系统降级为“纯关键词搜索”，虽然体验变差，但至少能返回结果，不至于白屏。
  2. 定位： 查看 Grafana 监控，发现 GPU 显存利用率长期 100%，且 Pending Queue 极长。排查日志发现，有一批恶意用户在利用脚本发送超长（32k limit）的无意义乱码请求，导致显存被占满，正常请求进不去（队头阻塞）。
  3. 修复： 紧急在网关层（Nginx）封禁了这批 IP，并在推理服务前置加了简单的长度校验逻辑，过长的直接丢弃。重启服务后恢复。
• 复盘：
  • Root Cause： 缺乏输入长度校验和公平调度机制。
  • 改进： 引入了基于 Token 的限流；升级 vLLM 开启 Continuous Batching（避免长任务阻塞）；实施了多级队列调度策略（VIP 与普通用户隔离）。

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198. 在学习新框架/新平台（例如 vLLM、SGLang、国产算力）时，你通常的学习路径是什么？

(考察学习能力和技术深度)

参考回答：

1. Run the Demo: 按照官方文档，先在 Docker 里把 Hello World 跑通，确保环境没问题。
2. Benchmark: 跑官方提供的性能测试脚本。不仅看数字，还要观察 GPU 显存、利用率的波形（用 nvitop），建立直观的性能感觉。
3. Read Key Source Code: 我不会通读源码，而是带着问题看。比如 vLLM，我会重点看 scheduler.py（怎么调度的）和 block_manager.py（怎么管理显存的）。这比看文档能学到更多设计细节。
4. Break it: 尝试修改一些参数或强行注入 Bug，看它怎么报错，这能帮我理解系统的边界和容错机制。
5. Engage Community: 遇到国产算力这种文档少的坑，我会去 Github Issue 搜，或者在技术群里交流，甚至直接看 Commit Log 来推测未文档化的功能。

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199. 对未来 2–3 年大模型工程方向的发展，你最看好的技术或方向是什么？你打算如何布局自己的能力？

(考察技术前瞻性)

参考回答：

1. 端侧/边缘侧推理 (On-device AI)： 随着手机和 PC NPU 的强大，未来大量隐私相关或低延迟的任务会在端侧运行（如 Apple Intelligence）。我看好模型量化（1.5bit/2bit）和异构计算优化技术。
2. Agentic Workflow (智能体工作流)： 单体模型的能力提升会放缓，未来的突破在于“多模型协作”和“工具使用”。工程重点将从“微调模型”转向“设计 Agent 交互模式、状态管理和评估体系”。
3. 我的布局：
   • 深入研究 Speculative Decoding (投机采样) 等加速技术，适应端侧算力。
   • 学习 LangGraph / AutoGen 等 Agent 编排框架，积累复杂任务拆解的工程经验。
   • 持续关注国产算力生态，因为这是国内落地的必经之路。

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200. 如果你加入我们的团队，前三个月你打算优先做/学哪些事情来尽快产生价值？

(考察入职规划和主动性)

参考回答：

• 第一个月（融入与摸底）：
  • 熟悉架构： 通读现有代码库，梳理数据流向、部署架构和核心配置。
  • 建立连接： 与 PM、QA 和上下游研发聊一聊，了解当前的业务痛点和“技术债”。
  • Run Pipeline： 亲手跑通一次“数据处理 -> 训练 -> 评估 -> 部署”的全流程，确保环境配置无误。
• 第二个月（小胜与优化）：
  • Pick Low-hanging Fruit： 找到一个明显的性能瓶颈（如某个慢 SQL，或推理参数配置不合理）或积压已久的 Bug，进行修复和优化，建立信任。
  • 完善监控： 检查现有的监控指标是否缺失（如 TTFT, Cache Hit Rate），补齐 Dashboards。
• 第三个月（规划与推进）：
  • 提出方案： 基于前两个月的观察，针对核心痛点（如成本过高或长尾效果差）提出一份中长期的技术优化方案。
  • 主导项目： 开始主导一个模块的重构或新特性的研发。