Astra（OpenAI）

什么是大语言模型（LLM）？它能做什么、不能做什么？

LLM 是基于 Transformer、在海量文本上预训练的自回归语言模型，擅长语言任务，但不擅长精确计算、实时信息，且会产生幻觉。

当 LLM 上下文窗口达到 1M token 时，"Lost in the Middle" 效应对 RAG 系统设计有何影响？如何工程化缓解？

即使上下文窗口达到 1M token，"Lost in the Middle"（Liu et al. 2023）与 Context Rot（Chroma 2026）仍使模型对中间位置信息的利用率显著下降——标称容量不等于有效容量。RAG 系统不能把检索结果无脑堆叠进超长上下文，而须做检索重排（首尾优先）、分层上下文预算（工作记忆 vs 长尾知识）、分块聚合（map-reduce）与位置探针评测。本题考察候选人能否把位置偏置从论文概念转化为 RAG 工程约束。

基准污染诊断：当 SWE-bench Verified 得分异常高但实际能力不匹配时，如何系统性诊断并调整评估策略？

OpenAI SWE-bench Verified 审计发现 59.4% 任务存在缺陷，前沿模型被检测到从训练数据中召回答案（adwaitx.com 2026-02 技术分析）。当模型在基准上得分异常高（如 80%+）但实际能力不匹配时，候选人需要展示三条独立诊断路径（n-gram overlap 精确重叠、embedding similarity 语义重叠、ablation study 因果归因）的交叉验证能力，以及污染确认后从「单一基准分数」转向「基准组合 + 私有评测 + 过程评估」的评估策略重构能力。本题区分「会跑 benchmark」与「理解 benchmark 为什么可信」的候选人。

在 MoE 模型的大规模部署中，Expert Parallelism 面临哪些工程挑战？请从负载均衡、通信开销、故障恢复三个维度分析。

Expert Parallelism 把 MoE 专家分布到多 GPU 以突破单卡显存上限，但 Top-K 路由导致负载不均、All-to-All 通信跨节点成为瓶颈、Expert 级 checkpoint 与弹性恢复比 Dense 模型更复杂。