大模型算法面经合集

1.若对话历史增长到上万条，如何让系统更懂用户？（大模型上下文相关） 2.用户上传一张或多张图片，或者一个短视频，系统要为这个输入匹配一首“历史上已经存在的、最契合的古诗”；算法方案怎么设计？可能有哪些重难点？ 3.大模型鉴别http数据包是否包含攻击，但是模型出现幻觉，大模型认为数据包是xx攻击（该攻击客观存在，并非模型编造，不过不是当前数据包中的攻击），但实际上不是这个攻击。如果你遇到这个问题，如何解决 4.场景题：如果有1000w数据在云端，希望用http方式下载处理保存，用python怎么做，重点关注线程和进程 5.用户输入一个句子，要求大模型在一堆知识库/数据中找到符合这个句子的内容（片段），大模型容易找错，对于解决这个问题有什么思路从零做“通用对话式数据分析 Agent”，你的路线？ 6.对于一个AIGC项目，不同的用户有不同的绘图偏好，你怎么设计系统以增大项目的普适性 7.智力题：100级台阶，4个玻璃球，假设从某一层开始，丢下玻璃球会摔碎（高于该层都会碎，低于该层都不会碎），最少需要扔几次才能确定这个临界楼层 8.智力题：赛马问题。有25匹马，五个赛道（每场比赛最多5匹马同时跑），没有计时器，问需要多少场比赛，才能确定出最快的 3 匹马