最近面试了理想汽车大模型岗位，被面试官强度拉满了…不仅问到了很多大模型的基础，从通用大模型到大模型微调，再到自动驾驶多模态大模型全方面被拷打，尤其是对大模型如何落地自动驾驶进行了很长时间的讨论。毕竟理想的VLM是国内首个上车的，这块的经验积累还是比较丰富。
本文章主要记录了本小菜研找实习的坎坷历程，欢迎大佬们给建议！！！
1. 自我介绍
自我介绍环节主要是让双方进入快速面试状态，这块没什么特别注意的，别磕巴就好，主要聊聊个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长等等。
2. 项目面
因为我简历上面写一个RAG项目，所以面试官主要围绕RAG进行提问：
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问聊一下RAG项目总体思路？
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在做RAG项目过程中遇到哪些问题？怎么解决的？
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RAG项目里面有哪一些亮点？目前开源的RAG项目非常多，你的项目和他们有什么区别？
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通用大模型是面试的重点，面试官比较关心有没有横向对比近一年开源的SOTA大模型，这些模型在不同任务上有什么优劣势，以及大模型微调比较细致的思考，这块涉及：
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阿里的Qwen-VL的不同量级模型、任意模态算法X-InstructBLIP、统一视觉任务大模型的Florence2、GPT4o
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微调涉及应用最广泛的LoRA、Adapter、经典的DPO等等
3. 技术问题回答
3.1 简单介绍一下大模型存在哪些问题？有什么好的解决方法？
- 大模型幻觉问题
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外挂知识库
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大模型微调
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强化学习
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3.2 如何看待自动驾驶大模型？以及如何落地自动驾驶大模型？
这块聊了很多自动驾驶大模型的工作，像经典的DriveGPT4、OpenDriveLab的DriveLM，当然也离不开理想自己的工作DriveVLM，估计也是他们快慢双系统借鉴的核心算法。实战这块我自己跑过DriveLM，面试官还是比较感兴趣的。聊下来，面试官非常关心有没有私有数据集的搭建经历，如何收集数据、设计prompt模板，毕竟业务模型最核心的还是数据。
我个人感觉国内端到端的技术路线已经明确：就是端到端+大模型！据我了解，除了理想，像长安/小鹏都宣称大模型上车了。智能座舱和具身智能这块也是当下非常火爆的方向。未来大模型除了指导快系统外，像数据挖掘、标注等等应该都值得进一步探索。
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标签：RAG,面试官,工程师,模型,驾驶,面试,算法,这块 From： https://blog.csdn.net/2401_85379281/article/details/145065764