阿里云智能多模态大模型岗三面面经（详细问题+感受）

最近面试了 阿里云智能集团 - 多模态大模型岗位，三轮技术面，整体体验还不错。问题整体偏常规，但对项目的追问比较细致。这里整理一下完整面经，供准备类似岗位的同学参考。

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一面：多模态模型基础 + 代码实现

时长：约 1 小时

主要流程：自我介绍 + 项目经历（问得很细） + 多模态大模型基础问题 + 代码。

核心问题：

• 模型原理

  • CLIP 的原理与损失函数设计，对比学习的核心思想
  • Qwen-VL 的数据处理与训练流程
  • BLIP 借鉴了 ALBEF 的哪些思想？在此基础上有哪些改进？
  • BLIP2、BLIP3 的进一步优化点
  • LLaVA 的结构设计，与 BLIP 系列和 Qwen-VL 的区别

• 对齐训练

  • RLHF 的基本思路
  • 在多模态大模型中的对齐是如何实现的

• 代码题

  • 实现 InfoNCE Loss（基于 CLIP 的对比损失）
  • LeetCode 518. 零钱兑换 II

感受：这一面偏基础八股，主要考察对常见多模态大模型的理解，包括数据—模型—训练三方面。难度不大，读过相关论文会很有帮助。

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二面：宏观理解 + 模型对比

时长：约 1 小时

相比一面，这一轮更注重大模型的宏观理解和发展脉络。

核心问题：

• 大模型基础

  • 如何构建数据、进行预训练和对齐
  • Encoder-only（BERT、ViT） vs Decoder-only（GPT）的结构区别及应用场景

• 多模态发展

  • 多模态大模型的发展过程
  • 常见多模态大模型有哪些
  • Vision 与 Language 的融合方式（常见几类方法）

• 数据与规律

  • 多模态数据清洗的思路
  • LLM 有 scaling law，在 VLM 是否也存在 scaling law？

• 问题与挑战

  • 多模态大模型中的幻觉问题及解决思路

• 代码题

  • 实现多头自注意力

感受：二面更强调整体把握，并不深挖某个模型细节，而是考察你是否对大模型和多模态方向有系统性理解。

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三面：项目深挖 + 聊天交流

时长：约 40 分钟

这一面明显更轻松，面试官也说明前两面已经覆盖了知识点，这一轮主要看思考深度与沟通。

核心内容：

• 深入过项目，探讨不同方案的优缺点
• 了解部门情况（面试官有简单介绍）
• 聊大模型的发展趋势与未来方向
• 职业规划交流

感受：
氛围比较轻松，没有太多技术八股，更像是一场开放式讨论。整体时长也比前两面短。

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总结

整体来看，阿里云智能多模态大模型岗的面试：

• 一面：偏基础，核心是多模态大模型论文里的知识点 + 基础代码
• 二面：更看重宏观理解，考察发展脉络、模型对比和数据处理
• 三面：轻松交流，关注思考深度与发展方向

面试过程中，项目相关的问题会问得比较细，体现出团队更在意候选人对自己工作是否有深刻理解，而不是只停留在会用层面。

👉 给准备这类岗位的同学几点建议：

1. 熟悉经典模型：CLIP、ALBEF、BLIP 系、LLaVA、Qwen-VL 至少都要过一遍。
2. 理解设计动机：面试官很喜欢问“为什么要这样设计”，这比死记硬背更重要。
3. 准备宏观问题：多模态发展脉络、数据清洗、幻觉问题这些开放题要能给出清晰思路。
4. 代码基本功：InfoNCE、Attention、多模态 Loss 等常见实现要熟练。