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面经分享｜文心一言-Agent岗三轮面试全记录

前段时间面试了 文心一言团队 - 大模型 Agent 岗，三轮面试下来感触颇多。整体来说，文心团队的面试节奏偏“循序渐进”：一面看基础，二面看综合素养，三面看思考深度和职业规划。这里整理一下整个过程，给大家参考。

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🧩 一面：基础与八股

一面主要是围绕大模型基础知识展开，偏“八股文”，但覆盖面挺全。

• 自我介绍 + 项目经历：重点追问实现细节。

• 大模型知识点：

  • 常见大模型的结构差异。
  • 位置编码的几种方式及优缺点。
  • 预训练 / SFT / 推理流程，以及 RLHF 的细节，重点问了 PPO 算法和 DPO、PPO 的区别。
  • 超长上下文的实现（比如 Kimi 的做法）。
  • 大模型 Agent 的工作原理与组成模块。

• 场景题：如果要训练一个能精准提取摘要的大模型，该怎么做？

• 代码考察：股票系列题（121/122/123/188）。

整体感觉一面不算难，更像是一份“知识清单”，考察是否扎实掌握了基础。时长一个半小时左右。

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🔍 二面：综合素养与分析能力

二面比一面更深，更看重候选人的思考逻辑和问题解决能力。

• 项目追问：动机、改进点、实际收益。

• 跨领域问题：从 CV 转到 NLP，面试官问了 CV 和 NLP 的区别与联系，以及在 Transformer 框架下 CV、NLP、语音是否可能走向统一。

• 大模型训练：

  • 数据清洗、配比的实践经验。
  • 大模型幻觉的成因及缓解方式。
  • 模型复读问题的机制与解决方案。

• Agent：工具调用机制，Agent 架构，具体实现方式。

• 开放题：训练大模型时遇到过哪些困难，如何解决。

• 代码题：用 PyTorch 基础语法实现一个 Tokenizer。

二面的重点不再是背知识点，而是 能不能分析问题、提出方案。

🧠 三面：思考与综合能力

三面是“大老板面”，问题更开放，考察方向更综合。

• 深挖项目：尤其是 Agent 项目，从背景、动机、方案到结果，逐层拆解，聊了半小时。

• 开放题：

  • 当前大模型存在哪些问题？解决思路？
  • 如果让你设计一个 Agent，会怎么做？为什么？

• 职业规划：除了薪资外，看重什么？如果加入团队能带来哪些贡献？

• 产品认知：对文心一言的了解，优点与改进建议。

三面整体氛围更像是一场“深度对话”，不仅聊技术，还聊思维格局与职业发展。

🎯 总结

三轮面试下来，整体感受是：

1. 专业度高：面试官问得很细，尤其是技术细节和设计思路。
2. 层层递进：从八股到问题分析，再到思维与格局，难度逐渐加深。
3. 氛围友好：面试官整体很耐心，如果觉得聊得有价值，会愿意多花时间继续探讨。

整体来说，TPG 文心一言团队的面试 深度+广度兼具，而且会考察候选人对大模型和 Agent 的系统性理解。如果有同学也准备投类似岗位，建议：

• 基础八股要过关（Transformer、RLHF、位置编码）。
• 工程实践和问题分析能力要能落到实处。
• 对大模型产品和未来趋势要有自己的思考。