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腾讯相关面试题第 6 页

腾讯 / 算法

CV 任务中的注意力机制有哪些应用，通道注意力、空间注意力和自注意力分别解决什么问题？

这题考的是对视觉注意力的结构化理解：注意力不是一个单一模块，而是从通道、空间、像素/patch 关系、跨尺度和跨模态等角度重新分配特征权重。好的回答要能区分通道注意力解决“看哪些语义特征”、空间注意力解决“关注哪些空间位置”、自注意力解决“建模长距离关系”，并结合分类、检测、分割、ReID、视频和 OCR 讲应用与代价。

计算机视觉 注意力机制 神经网络 Transformer 模型评估
腾讯 / 算法

ReID 训练采样时如何保证每个身份的图像数一致，为什么这种 P-K 采样有利于度量学习？

这题考的是 ReID 训练中 batch 构造和度量学习损失的关系。P-K 采样不是简单凑 batch，而是每个 batch 选 P 个身份、每个身份取 K 张图，保证 anchor 有正样本、batch 内有足够负身份，并让 triplet、contrastive、circle、batch-hard 等损失能够稳定挖掘正负样本，同时缓解身份样本数不均衡带来的训练偏置。

计算机视觉 样本不平衡 模型训练 算法 特征工程
腾讯 / 算法

目标检测任务的损失函数如何设计，分类、框回归、IoU 和样本匹配各解决什么问题？

目标检测损失不是把分类和框坐标简单相加，而是在解决四类不同问题：哪些位置有目标、目标属于什么类别、预测框和真实框如何几何对齐、哪些候选样本应该接受哪一个真实框监督。好的回答要先拆检测头输出，再解释分类损失、回归损失、IoU 类损失和样本匹配之间的依赖关系，最后讨论正负样本不平衡、损失权重、匹配策略变化对收敛和 AP 的影响。

计算机视觉 模型训练 神经网络 模型评估
腾讯 / 算法

单机多卡和多机多卡训练的核心差异是什么，如何根据互联拓扑、通信开销和并行策略做选择？

这道题考察分布式训练的系统判断。单机多卡和多机多卡的差异不只是 GPU 数，而是互联拓扑、通信延迟、带宽、故障域、调度、存储和并行策略。好答案要能按显存瓶颈、计算/通信比、batch、模型规模和网络条件选择 DDP、FSDP/ZeRO、张量并行、流水线并行或组合方案。

同题还出现在 1 个公司岗位

模型训练 GPU 可扩展性 性能排查 问题排查
腾讯 / 算法

ItemCF 召回中如何引入时间间隔和位置间隔信息来改进相似度计算？

这道题考察的是候选人能否把 ItemCF 从“共同被同一用户交互过就相似”的朴素共现，升级成考虑用户行为序列和时间上下文的召回方法。时间间隔表达两个物品是否在接近的兴趣周期内被消费，位置间隔表达它们在用户序列中是否相邻或有方向性。好的回答要从 ItemCF 基础相似度公式出发，说明在共现贡献项里乘上时间衰减和位置衰减，再配合用户活跃度归一化、物品热度惩罚、会话切分、方向性建模、离线召回评估和线上指标护栏。重点不是背一个固定公式，而是说明为什么这些权重能降低偶然共现和长周期兴趣漂移带来的噪声。

推荐系统 特征工程 模型评估
腾讯 / 算法

基于商品属性 Embedding 的推荐召回如何设计，如何处理属性特征、向量索引和冷启动？

这道题考察的是候选人能否把“商品属性 Embedding”从一个模糊向量概念，拆成一条完整召回链路。商品属性包括类目、品牌、价格带、标签、文本描述、图片特征、商家、地域、质量分等结构化和非结构化信息。设计时要先定义属性 schema 和清洗规则，再把稀疏属性编码成 item embedding，构建 ANN 向量索引，在线用用户画像、最近行为或 query embedding 召回相似商品，并处理过滤、去重、冷启动、实时更新和效果评估。好的回答要强调它适合新商品、长尾商品和行为稀疏场景，但不能完全替代协同过滤；属性相似不等于用户会转化，仍需要后续排序和实验验证。

推荐系统 Embedding 特征工程 向量数据库
腾讯 / 算法

推荐系统新增一路召回后，排序阶段需要做哪些特征接入、分数校准和模型训练改造？

这道题考察的是候选人是否理解推荐系统是召回、排序、重排和实验闭环的整体系统。新增一路召回不是把候选直接塞给排序模型就结束，因为新召回源会带来候选分布变化、分数口径不一致、样本覆盖不足、特征缺失、去重归因复杂、线上配额和延迟变化。排序阶段至少要接入召回源特征、补齐候选侧特征、处理新旧渠道分数校准、更新训练样本和负采样、监控不同来源的排序表现，并通过 A/B 验证用户指标、业务指标和系统成本。回答的关键是把新增召回后的排序改造讲成“分布变化治理”，而不是只说模型重新训练。

推荐系统 特征工程 模型评估 A/B 测试
腾讯 / 算法

为什么要使用旋转位置编码？

旋转位置编码（RoPE）的核心价值，是把位置信息以“旋转”的方式注入到注意力机制的 Query 和 Key 中，使模型在计算注意力分数时自然感知 token 之间的相对距离。相比直接相加的绝对位置编码，RoPE 更贴合 Transformer 的点积注意力结构，既能保留顺序信息，又能让相对位置关系在 QK 点积中显式出现。

同题还出现在 2 个公司岗位

算法
腾讯 / 算法

在检索增强或语义搜索链路中，Qwen3 Embedding 模型和 Qwen3 Reranker 模型分别解决什么问题？二者在输入输出、训练目标、召回/精排位置和延迟成本上有什么区别？

这道题考察语义检索/RAG 链路中双编码召回和交叉编码精排的差异。回答要讲清 Embedding 负责低成本召回，Reranker 负责高精度相关性重排，二者输入输出、训练目标和延迟成本不同。

RAG Embedding 大语言模型 模型评估
腾讯 / 算法

DPO、PPO、GRPO 三种对齐方法在工程上如何选择，各自适合什么反馈和决策场景？

这题考的是候选人能否把 DPO、PPO、GRPO 从“算法名词”落到工程选择。好答案要先按反馈形态和决策场景分类：只有离线成对偏好时优先 DPO；有可训练奖励模型、在线采样和长链动作优化需求时考虑 PPO；同一 prompt 能采多条候选并用组内相对奖励比较，尤其是可验证任务或推理题时适合 GRPO。还要讲清 reward hacking、KL 漂移、长度偏置、探索成本、训练稳定性和评估指标。

同题还出现在 2 个公司岗位

大语言模型 强化学习 RLHF DPO 模型训练 模型评估