为公司建设网站的意义外链工具xg

张小明 2026/1/11 11:30:15
为公司建设网站的意义,外链工具xg,企业网站seo教程,电脑和手机同步编辑wordpress本文作者分享了近半年面试阿里、腾讯等20多家大模型相关公司的经验#xff0c;指出大模型应用面试更注重实践而非高深理论#xff0c;RAG、微调和Agent是重点考察内容。掌握微调原理并实际操作是提升面试通过率的关键。作者还提供了面试准备建议和不同公司的岗位特点#xf…本文作者分享了近半年面试阿里、腾讯等20多家大模型相关公司的经验指出大模型应用面试更注重实践而非高深理论RAG、微调和Agent是重点考察内容。掌握微调原理并实际操作是提升面试通过率的关键。作者还提供了面试准备建议和不同公司的岗位特点并分享了从初阶应用、高阶应用到模型训练、商业闭环的四阶段大模型学习路径帮助零基础入门AI高薪领域。今天给大家分享一份热乎的大模型应用开发面经希望能够帮到近期冲击大模型秋招的同学。01时间范围近半年。02实际面过的公司阿里、腾讯、美团、字节、快手、同程、京东、360、keep、滴滴、印象笔记、作业帮、彩云科技、蓝色光标、江城互娱、Aviagames、Hungry Stdios、深言科技、即时科技、RockFlow、格灵深瞳、百融云创、印象笔记、网龙、 HiDream.ai、昆仑万维、数驱互动、Authing。03先说总结1面试内容 难度个人觉得在 LLM 应用的面试题上没有太多复杂、高深的问题不像上来让你说一下分布式锁怎么设计然后死扣设计细节或是描述一下 MVCC 原理这种偏高难度的八股文问题当然也遇到了一两次。究其原因以下几点一是大模型应用目前仍没有很成熟且被广泛接纳的方案都还在探索二是很多公司今年刚开始 all in AI我司 all 进去的比较早点面试官也懂得不多。例如 RAG 这个东西大部分的面试题无非是“你觉得 RAG 中最难的是什么文档切割喽”、“你是怎么解决幻觉问题的”“微调和 RAG 的区别是啥”等等。如果你做过 RAG 加上你经常看技术文章结合你的“侃侃而谈”基本面试官都觉得 ok。但这里着重说一下我觉得当前非常重要且极大概率提升面试通过率的的一个技术点就是掌握微调原理并且做过动手做过微调工作再加上动手部署过大模型。这是我面试中最常被问到而又只能说没做过的问题当然大部分公司都有专门的算法团队去做这件事自己到没机会参与其中也是可以理解的。算法题一半是 DP 问题还有一部分难度是 easy 的问题总体上都是“老熟人”但是你即使写出来面试不一定就能过有的干脆就不考算法题。八股文明显比之前少很多这个和面试的岗位有关系LLM 应用的岗位更偏实践所有很多一面就是 leader 面直接问项目除非一面也不懂 LLM 的东西就会考八股文。但总的来说八股少了但是绝对不可以不准备好几次挂在这上面别小瞧它。岗位内容游戏公司基本上是 LLM AB test for 游戏策划BI 分析游戏社区客服助手toCAgent 个人助手toBAgent for 解决方案other通用 Agent 平台公司内部 AI 助手、平台Agent for 运维2offer会有很多横向对比如果你期望薪资比较高对方说要在等等基本上凉了。大部分涨幅基本是不到 20% 的但我的期望是 30% 左右最后还是拿到了要有一点点耐心还要有一定的运气。不要眼高手低先拿一个低于自己预期的 offer再慢慢谈前提是公司想要你。规划好时间集中面试集中对比由于我时间线拉的过长后面安排的很乱。3再总结如下每次面完都要复盘没答好的问题一定要重新梳理答案。没把握问题的可以直接说不会别给个你自己都听不懂的答案。简历一定要让大模型润色但自己要 check 一遍别吹过头了。多看技术文章扩展技术视野提高二面面试官对你的印象。表达一定要流畅清晰不要断断续续的面试官会觉得你思路不清晰。项目效果评估是个很重要的问题不管你的技术多炫酷终究还是要看效果看落地效果。04面试题这里想到多少写多少。LLM 基础大模型是怎么训练出来的Transform 的架构Encoder 和 Decoder 是什么Function Call 是怎么训练的微调的方案有哪些自己做过没有大模型分词器是什么Embedding 是什么你们用的那个模型Lib介绍一下 langchian介绍一下 autogen有没有用过大模型的网关框架litellm为什么手搓 agent而不是用框架mcp 是什么和 Function Call 有什么区别有没有实践过A2A 了解吗PromptReAct 是啥怎么实现的CoT 是啥为啥效果好呢有啥缺点Prompt Caching 是什么温度值/top-p/top-k 分别是什么各个场景下的最佳设置是什么RAG你介绍一下RAG 是什么最难的地方是哪文档切割策略有哪些怎么规避语义被切割掉的问题多路召回是什么文档怎么存的粒度是多大用的什么数据库为啥要用到图数据库向量数据库的对比有没有做过Qdrant 性能如何量级是多大有没有性能瓶颈怎么规避大模型的幻觉微调和 RAG 的优劣势怎么量化你的回答效果例如检索的效果、回答的效果。workflow怎么做的任务拆分为什么要拆分效果如何怎么提升效果text2sql 怎么做的怎么提高准确率如何润色query目的是什么code-generation 是什么做的如何确保准确性现在再让你设计你会怎么做replan效果是怎么量化的Agent介绍一下你的 Agent 项目长短期记忆是怎么做的记忆是怎么存的粒度是多少怎么用的Function Call 是什么做的你最大的难题是什么你是怎么提高效果的怎么降低延迟的端到端延迟如何优化的介绍一下 single-agent、multi-agent 的设计方案有哪些反思机制是什么做的为什么要用反思如何看待当下的 LLM 应用的趋势和方向为什么要用 Webrtc它和 ws 的区别是什么agent 服务高可用、稳健性是怎么保证的llm 服务并发太高了怎么办系统设计题短链系统分布式锁的设计给你一部长篇小说怎么做文档切割怎么做到论文翻译并且格式尽可能和原来的统一游戏社区客服助手设计。如何绑定游戏黑话如何利用好公司内部的文档结合线上问题快速定位项目工程代码有问题的地方有很多结构化和非结构化数据怎么分析再怎么得出我要的结论八股go 的内存分配策略、GMP、GCpython 的内存分配策略、GCredis 用过那些mget 底层什么实现的、zset 怎么实现的mysql 索引怎么设计最好数据库隔离级别mvcc 是怎么实现的分布式锁是什么实现的kafka 的 reblance 是什么会产生那些问题怎么保证数据不丢?fastapi 设计原理go 中 net/http 如何处理的 tcp 粘包问题http2 是什么比 http1.1 有什么优势Linux 网络性能调优的方式如何定位 Linux 中的 pid、端口号等等​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​
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