大模型工程面试题AI专项大模型Agent
对比使用过哪些主流大模型？你们项目中最终选用了哪个模型？为什么？
要点：AI 工程题要把模型能力、数据链路、推理服务、评测和成本一起讲，避免只谈调 prompt。
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
大模型部署有哪些主流方案？vLLM、TGI、llama.cpp、SGLang 实际项目里怎么选？
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
MoE 混合专家模型是什么？DeepSeek V3、Qwen 为什么用 MoE？
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大模型量化是什么？INT8/INT4/AWQ/GPTQ 怎么选？
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KV Cache 是什么？Prompt Caching 的原理是什么？
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
大模型的参数：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？
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
大模型生成文本时的解码策略有哪些？贪心、Beam Search、采样分别什么时候用？
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
SFT 之后还有哪些 Post-Training？RLHF、DPO、GRPO、拒绝采样什么关系？
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
什么是 Scaling Law？大模型的「涌现能力」是怎么回事？
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
大模型的位置编码是干什么用的？sin/cos、RoPE、ALiBi 有什么区别？
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
多头注意力（MHA）有哪些局限？MQA、GQA、Flash Attention 怎么解决？
要点：消息队列价值是削峰填谷、异步解耦和流量缓冲，但代价是复杂度、一致性和可观测性要求上升。
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大模型工程面试题AI专项大模型Agent
讲讲 Transformer 架构基本原理？Encoder 和 Decoder 是什么？
要点：AI 工程题要把模型能力、数据链路、推理服务、评测和成本一起讲，避免只谈调 prompt。
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LLM 工具调用面试题AI专项大模型Agent
为什么要用 WebRTC 协议？它和 WebSocket 在 AI 对话流中的核心差异是什么？
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LLM 工具调用面试题AI专项大模型Agent
说说 WebSocket 和 SSE 通信的区别及局限性？
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LLM 工具调用面试题AI专项大模型Agent
Function Calling 也属于工具调用，请问什么场景下使用 Function Calling，什么场景下使用 MCP？
要点：计算机基础题要先给定义，再讲关键机制，最后联系工程场景。
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RAG 面试题AI专项大模型Agent
如何润色用户的 Query（Query Rewrite）？目的是什么？
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RAG 面试题AI专项大模型Agent
讲讲你用的向量数据库？数据量级是多大？性能如何？遇到过性能瓶颈吗？
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RAG 面试题AI专项大模型Agent
在 RAG 中 Embedding 究竟是什么？如何选择和评估一个 Embedding 模型？
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RAG 面试题AI专项大模型Agent
RAG 中的文档是怎么存的？粒度是多大？详细说说文档切割（Chunking）策略？
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RAG 面试题AI专项大模型Agent
相比直接微调 LLM，RAG 解决了什么问题？微调和 RAG 各自的优劣势是什么？
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Agent 面试题AI专项大模型Agent
在工程实践中，为什么有时候选择「手搓」Agent，而不是直接用成熟框架？
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Agent 面试题AI专项大模型Agent
说说 Single-Agent 和 Multi-Agent 的设计方案？
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Agent 面试题AI专项大模型Agent
Agent 的长短期记忆系统怎么做的？记忆是怎么存的？粒度是多少？怎么用的？
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Agent 面试题AI专项大模型Agent
请你介绍一下 AI Agent 的记忆机制，并说明在实际开发中应该如何设计记忆模块？
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Agent 面试题AI专项大模型Agent
ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 三种范式有什么核心区别？实际项目中该如何选型？
要点：计算机基础题要先给定义，再讲关键机制，最后联系工程场景。
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Agent 面试题AI专项大模型Agent
Agent 推理模式有哪些？ReAct 是啥？具体是怎么实现的？
要点：AI 工程题要把模型能力、数据链路、推理服务、评测和成本一起讲，避免只谈调 prompt。
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Agent 面试题AI专项大模型Agent
了解哪些其他的 Agent 设计范式？Agent 和 Workflow 的区别是什么？
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Agent 面试题AI专项大模型Agent
Workflow，Agent，Tools 这三个的概念和区别介绍一下？
要点：AI 工程题要把模型能力、数据链路、推理服务、评测和成本一起讲，避免只谈调 prompt。
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腾讯 算法工程师AI专项公司面经腾讯
我的C++神功大成竟然一句没问，一些异构并行计算的东西也没咋问，几乎都是研究相关的问题一直往深了问到不会为止，面试官知识面相当的广，没有问什么太基础的诸如深度学习相关的内容，和网上面经不太一样，晚上面完第二天中午接到约复试的电话。
要点：算法题回答先复述问题和约束，再说明核心思路、状态定义或数据结构选择，最后给复杂度和边界情况。
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腾讯 算法工程师AI专项公司面经腾讯
开放世界类游戏如何做RL？不懂什么是开放世界类游戏，遂反问，对方也不知道怎么解释，双方鸡同鸭讲，妨碍我面试的竟然是游戏打的不够多。。。。
要点：算法题回答先复述问题和约束，再说明核心思路、状态定义或数据结构选择，最后给复杂度和边界情况。
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腾讯 算法工程师AI专项公司面经腾讯
Model-based RL了解吗？事后感觉面试官是想听我说MCTS(因为阿尔法狗和王者荣耀AI貌似都用到了)，可惜当时没想到这一层，想到了也不会，于是另辟蹊径从以前做自动驾驶的层面介绍了下MPC模型预测控制，可以认为MPC是model-given的纯动态规划RL吧，面试官也认可这一看法。
要点：AI 工程题要把模型能力、数据链路、推理服务、评测和成本一起讲，避免只谈调 prompt。
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腾讯 算法工程师AI专项公司面经腾讯
问RL项目，目前我RL只有基于模仿学习的一个算法还在做，没啥实质性成果，因此就讲了一下以前基于carla尝试做的自动驾驶DQN，对方来了兴趣细问这个任务的状态、动作空间，模型的结构、遇到的问题等，两年前做的，东西也不难，大概答了一下没什么错漏。开始问RL相关了，我已经一年没接触强化学习了，最近才开始慢慢看模仿学习，赶面试前一天总结了一下相关内容就面了。
要点：AI 工程题要把模型能力、数据链路、推理服务、评测和成本一起讲，避免只谈调 prompt。
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字节跳动 AI Lab 算法工程师AI专项公司面经字节跳动
看面经说字节跳动的面试很重视算法，阿里很重视底层，果然没错，我第一次面字节，就被吓到了，全程只有三个算法题（除了自我介绍）。
要点：算法题回答先复述问题和约束，再说明核心思路、状态定义或数据结构选择，最后给复杂度和边界情况。
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