vLLM面试题 — 真实面经汇总

面灵面经面灵AI→

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。

蚂蚁集团大模型算法岗面经

蚂蚁集团大模型算法

蚂蚁集团大模型算法岗多轮面经汇总，重点考察 PPO/GRPO 的四个模型与损失函数、KL 估计方式、rollout 与 batchsize 的资源关系、拒绝采样、Agent 记忆系统设计与 vLLM 推理加速，另有 RAG 混合检索与术语消歧、LoRA 微调层选择、高并发低延迟部署等落地问题。

拼多多 AI Infra 提前批一面：前缀和算法题与推测解码深挖

拼多多 AI Infra（大模型推理）一面

拼多多 AI Infra 提前批一面面经，约 30 分钟算法题（删除一段连续区间使剩余和能被 K 整除，追问前缀和取模加哈希优化），随后深挖推测解码项目与 vLLM、KV Cache、PagedAttention、FlashAttention 等推理框架原理。

腾讯 Agent Infra 面经：SGX 沙箱与推理性能排查

腾讯 Agent Infra 开发

腾讯 Agent Infra 面经：考察自动化稳定性、Intel SGX 多租户与 EPC 换页安全、沙箱隔离与容器重启后的状态恢复，并追问多模型抽象与链路追踪，以及 KV Cache、PagedAttention 等推理优化。