大模型面试题，终于有LeetCode版了

最近Github上有个关于大模型面试题很火，68 道题，覆盖大模型面试的高频考点，分享给各位；

原文如下：

春招季，AI 岗的面试官最爱问一句话：

“手写一下 Multi-Head Attention。”

很多人刷了几个月 LeetCode，到这一步直接卡住——因为 LeetCode 上根本没有这类题。

我做了Pyre Code，就是为了解决这个问题。

像刷 LeetCode 一样刷 AI 算法

打开网页，选一道题，在浏览器里写代码，点提交，几秒内看到结果。

就这么简单。

不需要配环境，不需要 GPU，不需要对着论文猜自己写对没有。本地一键启动，进度自动保存。

68 道题，覆盖大模型面试的所有高频考点

从最基础的 Softmax、LayerNorm，到 Flash Attention、KV Cache、RoPE，再到 DPO、GRPO、Mamba——

你在面试里可能被问到的，这里基本都有。

按方向刷也行，按学习路径走也行。项目内置了 8 条路径，比如：

• 想搞清楚 Transformer 内部结构？12 题走完
• 准备推理方向？KV Cache、量化、投机解码、Paged Attention 一条线
• 对齐算法搞不懂？Reward Model → DPO → GRPO → PPO → MCTS，6 题串起来

做完一道题，你就真的懂了

很多人看懂了原理，但写不出来。

Pyre Code 的每道题都有测试用例，提交之后会告诉你哪里错了。做完还可以看参考答案，对比自己的实现。

这个过程比看十篇博客有效。

2026年AI行业最大的机会，毫无疑问就在应用层！

字节跳动已有7个团队全速布局Agent

大模型岗位暴增69%，年薪破百万！

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……

如今，超过60%的企业都在推进AI产品落地，而真正能交付项目的大模型应用开发工程师**，**却极度稀缺！

落地AI应用绝对不是写几个prompt，调几个API就能搞定的，企业真正需要的，是能搞定这三项核心能力的人：

✅RAG：融入外部信息，修正模型输出，给模型装靠谱大脑

✅Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……

✅微调：针对特定任务优化，让模型适配业务

目前，脉脉上有超过1000家企业发布大模型相关岗位，人工智能岗平均月薪7.8w！实习生日薪高达4000！远超其他行业收入水平！

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻

AI浪潮，正在重构程序员的核心竞争力！现在入场，仍是最佳时机！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

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• 掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。

• 学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。

RAG应用开发

• 深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。
• 应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。

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• 学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。
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