得物大模型面试题(14题)

得物大模型面试题共 14 道，覆盖Agent 3 题、多模态 3 题、模型训练 3 题、评估与监控 3 题，含书面答案和口语版讲法。

按题源整理该公司的大模型应用开发真题，方便面试前快速定位高频考点。

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高频方向

难度分布

中等 11 题、进阶 3 题

得物代表题目

  1. 大模型面临哪些核心挑战?
    模型架构 · 中等
  2. LoRA 微调效果差怎么排查?
    模型训练 · 中等
  3. 超长上下文怎么处理?
    推理优化 · 中等
  4. LoRA 有哪些局限性?
    模型训练 · 中等
  5. 多模态异构数据怎么统一存储?
    多模态 · 中等
  6. 多模态大模型怎么理解？
    多模态 · 中等
  7. 全参数 vs 参数高效微调怎么选?
    模型训练 · 中等
  8. 多模态大模型网络结构怎么搭?
    多模态 · 中等
  9. Agent 场景下大模型怎么优化?
    Agent · 进阶
  10. 大模型记忆机制怎么改进?
    Agent · 进阶
  11. Agent vs Workflow 怎么选?
    Agent · 中等
  12. Agent 系统部署流程怎么设计?
    评估与监控 · 进阶
  13. AI Agent 四大瓶颈怎么破?
    评估与监控 · 中等
  14. AI Agent 核心能力怎么评估?
    评估与监控 · 中等