
公司真题库2026-07-27
【字节跳动】DeepSeek-R1 最大的突破是什么?与之前版本相比主要改进有哪些?
字节实习一面真题:考察对 R1 技术路线的理解——核心突破是验证纯 RL 可涌现推理能力(R1-Zero)并全量开源,R1 用冷启动 SFT 加 GRPO 多阶段训练解决可读性与语言混杂问题。
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字节实习一面真题:考察对 R1 技术路线的理解——核心突破是验证纯 RL 可涌现推理能力(R1-Zero)并全量开源,R1 用冷启动 SFT 加 GRPO 多阶段训练解决可读性与语言混杂问题。

考察模型选型的决策框架:从任务、成本、部署方式、合规四个维度收敛候选,以及 Qwen(全尺寸开源生态)与 DeepSeek(MoE 性价比)的实际差异。

考察混合专家模型的稀疏激活原理,重点是「推理 FLOPs 与参数量解耦」带来的训练/推理效率收益,以及显存占用、路由稳定性、微调难度等代价。