大模型面试必看！掌握这些算法面经，平均多拿3个Offer！
个人背景：2年经验，之前在某运营商
基础
1、解释一下稀疏语义召回，BGE-M3怎么实现的
2、Qwen3-Embedding的原理，dense向量从哪里来
3、Lora微调的概念，超参数r和alpha的调参经验
4、RMSNorm
5、Flashattention是什么
6、GQA、MQA
7、Python抽象类是什么？生成器？上下文管理器
8、PPO、DPO、GRPO 9、Git fetch、rebase、pull
10、python中的async和await为什么一起使用
11、模型微调能解决什么问题
12、为什么要进行重排序？（我从模型架构上来回答了，召回用的bi-coder，重排序用的cross-encoder）
13、什么是上下文工程
14、MCP是什么
15、大模型的幻觉问题怎么解决？
16、python深拷贝和浅拷贝使用的场景
17、介绍一下大模型的位置编码
18、Transformer中的cross-attention
19、注意力分数计算时，为什么要除以根号dk
项目相关（RAG）
1、如何将原始文档转换为知识块？你用了三个技巧，能展开说明吗？（语义感知切分、父子文档、滑动窗口）
2、检索召回阶段为什么Dense用了Qwen3，sparse用了BGE-m3，不全部用BGE（其实都可以，BGE-M3支持dense和sparse）
3、这个项目的文档分块、清洗规整等等，都是基于每一页的文档。面试官问我，为什么不揉在一起再去做文档处理，这样子分页没法处理跨页信息。
4、为什么用了Sparse语义召回，还要用BM25? 三路召回的优势？
5、召回：问我TOPK怎么考虑的，召回后的文档是全量送到reranker吗？那做RRF不是没什么意义吗？（我是把dense召回和sparse召回先做了一个RRF粗排然后和bm25检索出来的文档做一个merge去重）
6、BM25有做关键词表维护吗（被问了这个问题后，后续的面试我都说有，其实就是用结巴分词的时候，导入一个关键词表）
7、为什么要用父子文档，细节怎么做的，有做关联吗
8、在RAG的文本分块中如果chunk_size和overlap设置的很接近，会出现什么后果和问题（我想设置的很接近，文本不都全部重复了吗，严重浪费资源）
9、几千个文字的文档，重点在开头和结尾，怎么办呢（我想的是可以用大模型来做提取？）
10、每个优化点提升了多少指标？
AI行业迎来前所未有的爆发式增长：从DeepSeek百万年薪招聘AI研究员，到百度、阿里、腾讯等大厂疯狂布局AI Agent，再到国家政策大力扶持数字经济和AI人才培养，所有信号都在告诉我们：AI的黄金十年，真的来了！
在行业火爆之下，AI人才争夺战也日趋白热化，其就业前景一片蓝海！
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人才缺口巨大
人力资源社会保障部有关报告显示，据测算，当前，****我国人工智能人才缺口超过500万，****供求比例达1∶10。脉脉最新数据也显示：AI新发岗位量较去年初暴增29倍，超1000家AI企业释放7.2万+岗位……
单拿今年的秋招来说，各互联网大厂释放出来的招聘信息中，我们就能感受到AI浪潮，比如百度90%的技术岗都与AI相关！
就业薪资超高
在旺盛的市场需求下，AI岗位不仅招聘量大，薪资待遇更是“一骑绝尘”。企业为抢AI核心人才，薪资给的非常慷慨，过去一年，懂AI的人才普遍涨薪40%+！
脉脉高聘发布的《2025年度人才迁徙报告》显示，在2025年1月-10月的高薪岗位Top20排行中，AI相关岗位占了绝大多数，并且平均薪资月薪都超过6w！
在去年的秋招中，小红书给算法相关岗位的薪资为50k起，字节开出228万元的超高年薪，据《2025年秋季校园招聘白皮书》，AI算法类平均年薪达36.9万，遥遥领先其他行业！
总结来说，当前人工智能岗位需求多，薪资高，前景好。在职场里，选对赛道就能赢在起跑线。抓住AI风口，轻松实现高薪就业！
但现实却是，仍有很多同学不知道如何抓住AI机遇，会遇到很多就业难题，比如：
❌ 技术过时：只会CRUD的开发者，在AI浪潮中沦为“职场裸奔者”；
❌ 薪资停滞：初级岗位内卷到白菜价，传统开发3年经验薪资涨幅不足15%；
❌ 转型无门：想学AI却找不到系统路径，83%自学党中途放弃。
他们的就业难题解决问题的关键在于：不仅要选对赛道，更要跟对老师！
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