显存优化面试题 — 真实面经汇总

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阿里云 Agent Infra 一面：SGX、EPC、512MB、吞吐不升反降

阿里云 Agent Infra 一面

阿里云 Agent Infra 一面面经：从 Intel SGX 的 EPC 512MB 与多租户数据安全切入，追问 PV 变 4 倍吞吐不升的定位，再考沙箱多租户隔离与容器重启状态恢复、通用 Agent Runtime 的多模型抽象、长序列训练显存与 vLLM PagedAttention，最后手撕嵌套字符串解析。

小红书大模型算法岗面经合集（三）：Transformer 细节、DPO 与推理优化

小红书大模型算法多轮面试合集

小红书大模型算法岗九场面经合集（三），2025 年 12 月至 2026 年 1 月。覆盖 Transformer 结构与 GQA，微调 7B 显存估算、FlashAttention、DPO 与 RAG 微调，以及 PPO、GRPO 差异。

小红书多模态算法秋招二面面经（约 40 题 + 手撕）

小红书多模态算法二面

小红书多模态算法秋招二面记录，约 40 题加一道手撕。考察视觉编码器与 LLM 连接方式、多模态幻觉、InfoNCE 温度，以及 SFT 调优、PPO/DPO/GRPO 选型、OOM 优化、端侧推理与蒸馏；手撕为矩阵原地旋转 90 度。

云鼎科技NLP算法一面面经（简历面）

云鼎科技 NLP算法（机器学习）一面

云鼎科技NLP/机器学习一面面经，属于围绕简历项目的简历面。四道题分别考察模型量化方法、用过的推理引擎及具体参数、显存优化与推理加速手段，以及LSTM做时序预测的细节与效果。