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面向算法工程师相关面试，围绕强化学习、算法、机器学习、GRPO、动态规划等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

65 道题目建议用时 195 分钟专项面试练习

全部题目 65 道题

考察对奇数乘积条件的理解（乘积为奇数当且仅当所有因子均为奇数），以及简单的计数与边界处理能力。

考察将问题转化为排序后按奇偶分组并构造最长交替递增序列的能力，涉及贪心或动态规划思想。

考察候选人将实际运动避碰问题抽象为LIS模型的能力，以及贪心+二分的实现细节。

考察候选人将实际问题抽象为算法模型的能力，包括状态定义、随机过程处理和边界条件考虑。

考察候选人将实际问题抽象为算法模型的能力，以及对边界条件和模拟过程的处理。

考察候选人对 GRPO 训练过程中关键监控指标的掌握程度，以及能否将指标异常与训练问题建立因果联系。

考察候选人对 Agentic RL 数据来源与轨迹记录规范的理解，尤其是对“模型当时可见状态”的重视程度。

考察候选人对 SFT 数据来源与质量筛选的理解，尤其是对工具调用样本的细粒度校验能力。

考察候选人对成功轨迹采集偏差的识别与缓解能力，尤其是对幸存者偏差和捷径放大的理解。

考察候选人对 SFT 与 RL 适用边界的判断能力，以及能否根据模型行为与任务特性选择训练阶段。

考察候选人对 AUC 的秩统计计算方法的理解，以及处理并列名次的能力。

考察候选人对排序和名次计算的基本功，特别是处理并列情况。