面經分享｜文心一言-Agent崗三輪面試全記錄

前段時間面試了 文心一言團隊 - 大模型 Agent 崗，三輪面試下來感觸頗多。整體來說，文心團隊的面試節奏偏“循序漸進”：一面看基礎，二面看綜合素養，三面看思考深度和職業規劃。這里整理一下整個過程，給大家參考。

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🧩 一面：基礎與八股

一面主要是圍繞大模型基礎知識展開，偏“八股文”，但覆蓋面挺全。

• 自我介紹 + 項目經歷：重點追問實現細節。

• 大模型知識點：

  • 常見大模型的結構差異。
  • 位置編碼的幾種方式及優缺點。
  • 預訓練 / SFT / 推理流程，以及 RLHF 的細節，重點問了 PPO 算法和 DPO、PPO 的區別。
  • 超長上下文的實現（比如 Kimi 的做法）。
  • 大模型 Agent 的工作原理與組成模塊。

• 場景題：如果要訓練一個能精準提取摘要的大模型，該怎么做？

• 代碼考察：股票系列題（121/122/123/188）。

整體感覺一面不算難，更像是一份“知識清單”，考察是否扎實掌握了基礎。時長一個半小時左右。

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🔍 二面：綜合素養與分析能力

二面比一面更深，更看重候選人的思考邏輯和問題解決能力。

• 項目追問：動機、改進點、實際收益。

• 跨領域問題：從 CV 轉到 NLP，面試官問了 CV 和 NLP 的區別與聯系，以及在 Transformer 框架下 CV、NLP、語音是否可能走向統一。

• 大模型訓練：

  • 數據清洗、配比的實踐經驗。
  • 大模型幻覺的成因及緩解方式。
  • 模型復讀問題的機制與解決方案。

• Agent：工具調用機制，Agent 架構，具體實現方式。

• 開放題：訓練大模型時遇到過哪些困難，如何解決。

• 代碼題：用 PyTorch 基礎語法實現一個 Tokenizer。

二面的重點不再是背知識點，而是 能不能分析問題、提出方案。

🧠 三面：思考與綜合能力

三面是“大老板面”，問題更開放，考察方向更綜合。

• 深挖項目：尤其是 Agent 項目，從背景、動機、方案到結果，逐層拆解，聊了半小時。

• 開放題：

  • 當前大模型存在哪些問題？解決思路？
  • 如果讓你設計一個 Agent，會怎么做？為什么？

• 職業規劃：除了薪資外，看重什么？如果加入團隊能帶來哪些貢獻？

• 產品認知：對文心一言的了解，優點與改進建議。

三面整體氛圍更像是一場“深度對話”，不僅聊技術，還聊思維格局與職業發展。

🎯 總結

三輪面試下來，整體感受是：

1. 專業度高：面試官問得很細，尤其是技術細節和設計思路。
2. 層層遞進：從八股到問題分析，再到思維與格局，難度逐漸加深。
3. 氛圍友好：面試官整體很耐心，如果覺得聊得有價值，會愿意多花時間繼續探討。

整體來說，TPG 文心一言團隊的面試 深度+廣度兼具，而且會考察候選人對大模型和 Agent 的系統性理解。如果有同學也準備投類似崗位，建議：

• 基礎八股要過關（Transformer、RLHF、位置編碼）。
• 工程實踐和問題分析能力要能落到實處。
• 對大模型產品和未來趨勢要有自己的思考。