​​多模态大模型面试的核心在于考察候选人对跨模态技术融合的理解、实践能力及创新思维，需重点关注模型架构设计、数据对齐策略、应用场景落地三大维度。​​

1. ​​模型架构设计​​
   多模态大模型的核心是统一处理文本、图像、视频等异构数据的能力。面试中常涉及Transformer变体（如CLIP、BLIP2）的改进思路，例如如何通过Q-Former或简单MLP连接视觉编码器与LLM，权衡计算效率与模态交互深度。候选者需清晰解释自注意力机制在多模态场景的优化（如跨模态注意力掩码设计），以及参数量与推理速度的平衡策略。

2. ​​数据对齐与训练技巧​​
   数据清洗和标注质量直接影响模型性能。面试官会考察候选人对对比学习损失（如InfoNCE）、三元组损失的应用经验，以及如何处理模态间数据分布差异（如图文配对噪声）。微调方法（如LoRA、Adapter）的选型依据、多阶段训练（预训练-指令微调-RLHF）的实操细节也是高频考点。

3. ​​应用场景与问题解决​​
   落地能力是关键。候选人需举例说明如何解决实际场景中的模态缺失（如仅有文本输入时生成图像）、幻觉控制（如生成内容的可控性），或低资源环境下的模型压缩（量化、蒸馏）。开放性问题可能涉及多模态大模型的当前瓶颈（如长视频理解、动态交互）及潜在突破方向。

​​提示：​​ 面试前需熟读主流论文（如BLIP系列、LLaVA），并准备1-2个深度参与的项目案例，突出技术选型权衡与结果量化分析。