阿里云智能多模態大模型崗三面面經（詳細問題+感受）
最近面試了 阿里云智能集團 - 多模態大模型崗位，三輪技術面，整體體驗還不錯。問題整體偏常規，但對項目的追問比較細致。這里整理一下完整面經，供準備類似崗位的同學參考。
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一面：多模態模型基礎 + 代碼實現
時長：約 1 小時
主要流程：自我介紹 + 項目經歷（問得很細） + 多模態大模型基礎問題 + 代碼。
核心問題：
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模型原理
- CLIP 的原理與損失函數設計，對比學習的核心思想
- Qwen-VL 的數據處理與訓練流程
- BLIP 借鑒了 ALBEF 的哪些思想？在此基礎上有哪些改進？
- BLIP2、BLIP3 的進一步優化點
- LLaVA 的結構設計，與 BLIP 系列和 Qwen-VL 的區別
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對齊訓練
- RLHF 的基本思路
- 在多模態大模型中的對齊是如何實現的
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代碼題
- 實現 InfoNCE Loss（基于 CLIP 的對比損失）
- LeetCode 518. 零錢兌換 II
感受：這一面偏基礎八股，主要考察對常見多模態大模型的理解，包括數據—模型—訓練三方面。難度不大，讀過相關論文會很有幫助。
二面：宏觀理解 + 模型對比
時長：約 1 小時
相比一面，這一輪更注重大模型的宏觀理解和發展脈絡。
核心問題：
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大模型基礎
- 如何構建數據、進行預訓練和對齊
- Encoder-only（BERT、ViT） vs Decoder-only（GPT）的結構區別及應用場景
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多模態發展
- 多模態大模型的發展過程
- 常見多模態大模型有哪些
- Vision 與 Language 的融合方式（常見幾類方法）
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數據與規律
- 多模態數據清洗的思路
- LLM 有 scaling law，在 VLM 是否也存在 scaling law？
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問題與挑戰
- 多模態大模型中的幻覺問題及解決思路
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代碼題
- 實現多頭自注意力
感受：二面更強調整體把握，并不深挖某個模型細節，而是考察你是否對大模型和多模態方向有系統性理解。
三面：項目深挖 + 聊天交流
時長：約 40 分鐘
這一面明顯更輕松，面試官也說明前兩面已經覆蓋了知識點，這一輪主要看思考深度與溝通。
核心內容：
- 深入過項目，探討不同方案的優缺點
- 了解部門情況（面試官有簡單介紹）
- 聊大模型的發展趨勢與未來方向
- 職業規劃交流
感受：
氛圍比較輕松，沒有太多技術八股，更像是一場開放式討論。整體時長也比前兩面短。
總結
整體來看，阿里云智能多模態大模型崗的面試：
- 一面：偏基礎，核心是多模態大模型論文里的知識點 + 基礎代碼
- 二面：更看重宏觀理解，考察發展脈絡、模型對比和數據處理
- 三面：輕松交流，關注思考深度與發展方向
面試過程中，項目相關的問題會問得比較細，體現出團隊更在意候選人對自己工作是否有深刻理解，而不是只停留在會用層面。
👉 給準備這類崗位的同學幾點建議：
- 熟悉經典模型：CLIP、ALBEF、BLIP 系、LLaVA、Qwen-VL 至少都要過一遍。
- 理解設計動機：面試官很喜歡問“為什么要這樣設計”，這比死記硬背更重要。
- 準備宏觀問題：多模態發展脈絡、數據清洗、幻覺問題這些開放題要能給出清晰思路。
- 代碼基本功：InfoNCE、Attention、多模態 Loss 等常見實現要熟練。
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