B站 大模型算法面经(一面)
日常实习 · 2026-09 · 来源 牛客
聚焦多Agent系统设计,强调科研场景落地、模块拆解、通信机制与工程实现细节(检索/解析/去重/质量评估)
一面 · 场景:如何系统性定义一个面向科研场景的AI Agent,需结合具体痛点、角色分工与整体架构
一面 · 场景:如何将端到端科研任务拆解为多Agent协作流程,并设计反馈闭环机制
一面 · 手撕:文献检索模块的工程实现:包括查询扩展策略、多源PDF结构化解析(PyMuPDF + Grobid)、基于SBERT的相关性过滤
一面 · 八股:Deep Research与普通文献检索在目标、流程和能力边界上的本质区别
一面 · 八股:多Agent系统中上下文共享的设计原则——何时共享、何时隔离,依据任务连贯性与数据隐私权衡
一面 · 手撕:学术文献检索结果的去重方案:SimHash与DOI精确匹配的协同设计