大语言模型（LLM）面试必备50问 | #面试 | 原文
2025年最新AI面试指南，帮你系统掌握LLM核心知识与技术细节。
1. Tokenization：将文本拆分为词、子词或字符，是LLM处理文本的基础，保障多语言支持与计算效率。
2. Attention机制：通过计算query、key、value的相似度，动态聚焦上下文关键部分，提升理解与生成能力。
3. Context window：模型一次能处理的最大token数，直接影响文本连贯性与计算资源消耗。
4. LoRA vs QLoRA：低秩适配技术中，QLoRA引入量化，极大节省显存，实现大模型单卡微调。
5. Beam search：保留多条高概率候选路径，生成文本更流畅优质，优于贪心解码。
6. Temperature调节输出随机性，平衡创造力与准确性。
7. Masked Language Modeling（MLM）：随机遮蔽训练，提升模型双向语义理解，如BERT。
8. Seq2Seq模型：编码器-解码器架构，广泛用于翻译、摘要与对话生成。
9. Autoregressive vs Masked模型：分别适合生成和理解任务，训练目标决定模型能力。
10. Embeddings：密集向量表征词语语义，训练中不断优化。
11. Next Sentence Prediction（NSP）：训练模型判断句子连贯性，增强语篇理解。
12. Top-k与Top-p采样：控制生成文本多样性和连贯性。
13. Prompt Engineering：设计有效提示，提升无监督任务表现。
14. 防止灾难性遗忘：混合训练数据、权重约束、模块化架构等策略保障知识持续性。
15. Model Distillation：通过教师-学生模型传递知识，压缩模型体积同时保留性能。
16. 处理OOV词：利用子词分解保证对新词的理解。
17. Transformer优势：并行计算、长距离依赖捕捉、位置编码带来性能飞跃。
18. 避免过拟合：正则化、Dropout、早停等技巧确保泛化能力。
19. 生成式与判别式模型：前者擅长文本生成，后者专注分类任务。
20. GPT-4升级：支持多模态输入，超大上下文窗口，准确率提升。
21-25. 位置编码、多头注意力、softmax、点积自注意力、交叉熵损失等核心技术详解。
26-31. 梯度计算、Jacobian矩阵、PCA降维、KL散度、ReLU导数、链式法则——深层理解模型训练机制。
32-40. Transformer注意力计算、Gemini多模态训练、基础模型类型、PEFT微调、RAG检索增强生成、专家混合模型、Chain-of-Thought推理、知识图谱集成等前沿技术。
41-50. 零样本与少样本学习、Adaptive Softmax优化、梯度消失对策、偏见修正、编码器解码器区别、传统统计模型比较、超参数调优、LLM定义与部署挑战（资源消耗、偏见、可解释性、隐私）全面覆盖。
2025年最新AI面试指南，帮你系统掌握LLM核心知识与技术细节。
1. Tokenization：将文本拆分为词、子词或字符，是LLM处理文本的基础，保障多语言支持与计算效率。
2. Attention机制：通过计算query、key、value的相似度，动态聚焦上下文关键部分，提升理解与生成能力。
3. Context window：模型一次能处理的最大token数，直接影响文本连贯性与计算资源消耗。
4. LoRA vs QLoRA：低秩适配技术中，QLoRA引入量化，极大节省显存，实现大模型单卡微调。
5. Beam search：保留多条高概率候选路径，生成文本更流畅优质，优于贪心解码。
6. Temperature调节输出随机性，平衡创造力与准确性。
7. Masked Language Modeling（MLM）：随机遮蔽训练，提升模型双向语义理解，如BERT。
8. Seq2Seq模型：编码器-解码器架构，广泛用于翻译、摘要与对话生成。
9. Autoregressive vs Masked模型：分别适合生成和理解任务，训练目标决定模型能力。
10. Embeddings：密集向量表征词语语义，训练中不断优化。
11. Next Sentence Prediction（NSP）：训练模型判断句子连贯性，增强语篇理解。
12. Top-k与Top-p采样：控制生成文本多样性和连贯性。
13. Prompt Engineering：设计有效提示，提升无监督任务表现。
14. 防止灾难性遗忘：混合训练数据、权重约束、模块化架构等策略保障知识持续性。
15. Model Distillation：通过教师-学生模型传递知识，压缩模型体积同时保留性能。
16. 处理OOV词：利用子词分解保证对新词的理解。
17. Transformer优势：并行计算、长距离依赖捕捉、位置编码带来性能飞跃。
18. 避免过拟合：正则化、Dropout、早停等技巧确保泛化能力。
19. 生成式与判别式模型：前者擅长文本生成，后者专注分类任务。
20. GPT-4升级：支持多模态输入，超大上下文窗口，准确率提升。
21-25. 位置编码、多头注意力、softmax、点积自注意力、交叉熵损失等核心技术详解。
26-31. 梯度计算、Jacobian矩阵、PCA降维、KL散度、ReLU导数、链式法则——深层理解模型训练机制。
32-40. Transformer注意力计算、Gemini多模态训练、基础模型类型、PEFT微调、RAG检索增强生成、专家混合模型、Chain-of-Thought推理、知识图谱集成等前沿技术。
41-50. 零样本与少样本学习、Adaptive Softmax优化、梯度消失对策、偏见修正、编码器解码器区别、传统统计模型比较、超参数调优、LLM定义与部署挑战（资源消耗、偏见、可解释性、隐私）全面覆盖。
首先，面试过程压力巨大，别忘了保护好心理和身体健康，保持支持网络，合理作息。面试虽看似竞争，实则大家目标一致——希望你成功通过并接受offer。
面试难免会有失败，重要的是坚持和成长。即使被拒，别气馁，未来依然有机会。多家AI/ML公司面试经历告诉我们，面试其实也很有趣——你会接触顶尖专家，学习新技能，体验编程挑战。
准备是成功关键：建议至少投入约100小时刷题，如Leetcode，另花类似时间阅读论文、复习基础知识、模拟面试。所有对话都非“随便聊聊”，每次交流都是展现自我和热情的机会。
技术面试中，面试官希望你成功，切勿紧张。掌握策略：保持简洁介绍，解决一个问题后迅速进入下一个，适应白板和Python编码。善用“todo”注释和断言帮助自己理清思路，遇难题可适当调整思路。
行为面试重在讲故事，使用STAR(I)法则，准备涵盖领导力、失败经历等主题的真实案例，展现成长和反思。
领域面试需熟悉基础与前沿知识，准备好讨论论文和当前项目。利用ChatGPT、Deep Research等工具辅助学习。
拿到面试机会往往靠可见的优秀成果和人脉推荐。保持活跃，发布作品，参加活动，善用LinkedIn和个人主页。面试前务必了解招聘经理背景，真诚表达对职位和团队的热情。
谈判时别只盯着薪资，关注团队、使命、文化和生活品质。最终选择让你每天都乐于工作的地方。
AI research interviews | #面试 #经验
从基础到高级：测试你对 JavaScript 的了解程度，更新你的知识，或准备你的编码面试。
JavaScript Questions | #面试 #JavaScript
前端面试手册 #前端 #面试
与典型的软件工程师工作面试不同，前端面试不太强调算法，而是对前端领域复杂的知识和专业知识有更多的问题——HTML、CSS、JavaScript 等等。
许多前端面试高度关注领域知识并将其应用于现实世界的场景。你可能会发现，在面试前端职位时，磨练 LeetCode 并不是你所需要的，但这是一件好事！前端面试倾向于测试更实用且与现实世界前端开发相关的概念。但这并不意味着您不必熟悉基本的数据结构和算法概念 - 对它们的重视程度较低，你可能会得到更简单的算法问题。
虽然有一些现有的资源可以帮助前端开发人员准备面试，但它们不如软件工程师面试的材料丰富。在现有资源中，最有用的问题库可能是前端开发人员面试问题。不幸的是，对于这些问题，网上并没有很多完整和令人满意的答案。本 #手册 回答了这些流行测验式的问题以及其他前端面试形式的信息和指导
技术面试手册
该存储库的实用内容涵盖了技术面试的所有阶段，从申请工作到通过面试再到提供谈判。技术合格的候选人可能仍然会发现非技术内容很有帮助
与典型的软件工程师工作面试不同，前端面试不太强调算法，而是对前端领域复杂的知识和专业知识有更多的问题——HTML、CSS、JavaScript 等等。
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最全技术人员面试手册
项目在 GitHub 上 Star 数已经已破 3.2w 了，Hacker News 上的热度直逼 700，300+ 人参与讨论求职雷区。作者是目前就职于 Facebook 的新加坡小哥 Yangshun Tay 。面试全流程需要注意的事项都在里面了，包含从简历准备、面经和谈判全过程，教你如何避雷不踩坑。 #笔记 #手册 #面试
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