普渡机器人VLM一面：项目讲得不错，还是挂了

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1.CoT 为什么这样设计，怎么避免幻觉Evidence grounded 结构化理由生成 + GT 证据链审核

2. Video/Image Caption 基建难点任务目标、数据清洗、抽帧策略

3. 为什么用 Special Token，不做 CLS Head配合 CoT，用 Reasoning 提供额外监督

4. 视频怎么切帧镜头检测 + 三等分采样

5. 主观生成 RL 的 Reward 怎么设计组内多轮对比、自博弈、门控 Reward、隐式 Reward / Reference

6. Agent 评测怎么做金种子构建开发集和冷启动测试集 + 线上监控飞轮

7. Query 改写 RL 项目整体设计

1.GRPO 目标函数，组内优势估计，Importance Sampling

2. Clip 的作用、Clip 对象、KL 散度 解释 

3. GRPO 缺点：难度偏差、Token/Sequence 不一致、稀疏 Reward、冷启动问题 

4. 回答单调和熵坍塌怎么处理 （熵坍塌， clip-higher/reward 检查/高概率token裁剪/动态kl散度惩罚） 

5. GSPO：Sequence level IS、MoE 友好、长度归一化 

6. LoRA：低秩矩阵、初始化、Target Module 

7. LoRA 的 Rank、Alpha 设置 

8. 注意力机制介绍 MHA、MQA、GQA、MLA、DSA 这些各个厂商都有，太多了记不住我也，后面再看看补一补 

9. vLLM Prefix Caching 为什么能提速：复用 Prefix 的 KV Cache，减少重复 Prefill

文章来源：@Brench 小红书作者授权分享：https://xhslink.cn/o/9rA9xRTZk8v