收藏！春招/实习大厂大模型面试题（含一面二面，小白必看）

当前春招正式启动日常实习招聘也在同步推进中对于想从事大模型相关岗位的程序员、应届生来说这是抢占优质offer的关键时期。但和往年不同的是如今的职场招聘早已告别“双向奔赴”的宽松环境——求职人数激增企业HCHead Count持续缩减与此同时岗位对候选人的技术要求却在不断提高尤其是大模型领域既要懂理论又要会实操面试难度直线上升。近期我们整理了多份大厂大模型岗位的真实面试题帮不少同学解答了面试中的困惑也梳理了技术面试里的高频考点和“坑点”。今天就把这些干货分享出来不管是刚入门大模型的小白还是准备跳槽、实习的程序员都建议收藏备用助力大家顺利通过面试、拿下offer一面基础核心技术必考点全覆盖一面主要考察基础功底包括个人经历、大模型核心理论、基础算法是筛选候选人的关键环节以下是高频考题建议逐题准备自我介绍重点突出与大模型相关的经历、技能1-2分钟为宜在校期间的研究方向重点说明与大模型相关的部分论文核心内容主要解决了什么实际问题、采用了什么方法、取得了哪些成果详细讲解过往大模型相关的实习/项目经历包括负责的模块、遇到的问题及解决方案LLaMA1/2/3的核心异同点从参数量、训练数据、架构优化、性能表现等方面分析LLaMa模型的关键技术点如预训练数据处理、架构改进、高效训练策略等大模型参数量为何设计为7B、13B、33B、65B等“非整数”怪异数字结合硬件适配、算力成本、性能平衡分析vllm加速大模型推理速度的核心原理重点讲解PagedAttention等关键技术如何让大模型基于问题和context上下文生成高质量回答从prompt工程、上下文窗口优化、知识增强等角度说明RLHF强化学习从人类反馈中学习的完整训练过程关键步骤是什么DPO直接偏好优化如何解决RLHF存在的问题对比两者的核心差异、优势BERT和GPT的核心区别分别采用什么训练方式从架构、训练任务、适用场景展开Transformer与LSTMAttention相比主要的改进点有哪些重点说明并行计算、长序列处理等优势算法题LeetCode 115. 不同的子序列高频手撕题建议提前练习多种解法反问环节部门核心业务是否聚焦大模型相关、日常工作时长、团队构成、新人培养体系等体现求职诚意规避“坑位”二面深度拓展实操能力难度升级二面更侧重深度技术考察、项目落地能力和逻辑思维算法题难度明显提升以下是真实考题其中2道算法题难度较高建议重点练习提示二面的手撕算法题是很多人的“拦路虎”建议平时多刷高频题锻炼临场解题能力遇到不会的可以主动向面试官请教提示不要慌。自我介绍二面可适当精简重点补充一面未提及的技术亮点、项目细节实习期间最有意义的一件事重点说明遇到的技术难题、如何分析并解决以及收获是什么你认为LLM大语言模型对推荐算法有哪些帮助结合实际应用场景分析如召回、排序、用户画像等LLM与推荐算法结合落地过程中会遇到哪些实际问题如数据对齐、算力成本、效果波动等LLM与推荐算法结合有哪些可落地的具体方案给出具体思路体现落地思维从算法角度分析抖音和小红书的推荐系统有什么核心差别结合两者的产品定位、用户行为、内容特性展开抖音和小红书的冷启动处理机制核心区别是什么从用户冷启动、内容冷启动两个维度分析如何优化大模型的检索过程从而减少延迟、提高效率从检索策略、索引优化、缓存机制等方面说明平时常用的大模型训练、推理框架有哪些如Deepspeed、Colossal-AI、vllm等重点说明使用场景详细讲解Deepspeed的核心机制如ZeRO优化、3D并行、混合精度训练等体现技术深度大模型训练中什么时候需要预训练、什么时候需要SFT有监督微调、什么时候需要DPO结合业务场景、模型需求分析如何提高大模型的泛化能力从数据增强、正则化、迁移学习、模型压缩等角度给出具体方法算法题1有n个灯泡初始状态均为关闭执行n轮操作第k轮将序号为k的倍数的灯泡状态反转开变关、关变开请问n轮操作后有几盏灯泡是亮着的考察数学思维建议先找规律再推导算法题2给定一个数组每次从中取出一个数k然后将数组中所有k-1和k1的元素删除请问如何取数才能保证所取数字的和最大最大值是多少动态规划经典题型重点掌握状态转移方程最后补充以上面试题均来自大厂真实面经覆盖大模型基础理论、项目落地、算法实操等核心考点小白可以对照题目逐一梳理知识点程序员可以用来查漏补缺。建议收藏本文后续还会持续更新更多大模型面试干货助力大家春招/实习顺利上岸那么如何学习大模型 AI 对于刚入门大模型的小白或是想转型/进阶的程序员来说最头疼的就是找不到系统、全面的学习资源要么零散不成体系要么收费高昂白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份全面且免费的AI大模型学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试的全流程所有资料均已整理完毕免费分享给各位核心包含AI大模型全套系统化学习路线图小白可直接照做、精品学习书籍电子文档、干货视频教程、可直接上手的实战项目源码、2026大厂面试真题题库一站式解决你的学习痛点不用再到处搜集拼凑扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线学习大模型方向比努力更重要很多小白入门就陷入“盲目看视频、乱刷资料”的误区最后越学越懵。这里给大家整理的这份学习路线是结合2026年大模型行业趋势和新手学习规律设计的最科学、最系统从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶。2、大模型学习书籍文档理论是实战的根基尤其是对于程序员来说想要真正吃透大模型原理离不开优质的书籍和文档支撑。本次整理的书籍和电子文档均由大模型领域顶尖专家、大厂技术大咖撰写涵盖基础入门、核心原理、进阶技巧等内容语言通俗易懂既有理论深度又贴合实战场景小白能看懂程序员能进阶为后续实战和面试打下坚实基础。3、AI大模型最新行业报告无论是小白了解行业、规划学习方向还是程序员转型、拓展业务边界都需要紧跟行业趋势。本次整理的2026最新大模型行业报告针对互联网、金融、医疗、工业等多个主流行业系统调研了大模型的应用现状、发展趋势、现存问题及潜在机会帮你清晰了解哪些行业更适合大模型落地哪些技术方向值得重点深耕避免盲目学习精准对接行业需求。值得一提的是报告还包含了多模态、AI Agent等前沿方向的发展分析助力大家把握技术风口。4、大模型项目实战配套源码对于程序员和想落地能力的小白来说“光说不练假把式”只有动手实战才能真正巩固所学知识将理论转化为实际能力。本次整理的实战项目涵盖基础应用、进阶开发、多场景落地等类型每个项目都附带完整源码和详细教程从简单的ChatPDF搭建到复杂的RAG系统开发、大模型部署难度由浅入深小白可逐步上手程序员可直接参考优化既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。5、大模型大厂面试真题2026年大模型面试已从单纯考察原理转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。为此我精心整理了各大厂最新大模型面试真题题库涵盖基础原理、Prompt工程、RAG系统、模型微调、部署优化等核心考点不仅有真题还附带详细解题思路和行业踩坑经验帮你精准把握面试重点提前做好准备面试时从容应对、游刃有余。6、四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。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技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】