Ai Agent实习面经-Soul

家人们谁懂啊！最近疯狂赶AI面试，发现很多题真的是换汤不换药，反复被面试官追问，踩过坑才知道，这些题一定要提前准备，不然当场卡壳真的巨尴尬！先跟大家说句大实话，AI面试真的不是光会调包就行，面试官挖得巨深，尤其是基础原理和项目细节，基本上问两句就能看出你是真会还是混子。今天把我面过的高频题、踩过的坑，全部分享给你们，不管是面算法、大模型还是多模态，都能用得上，建议收藏起来，面试前狂背！首先是基础原理部分，这部分是必问的，也是最容易翻车的地方，我第一次面试就栽在这了，被问Transformer直接懵住，现在回想起来真的太亏了！面试官最爱问的就是Transformer结构，不是让你简单说“有编码器...

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。

1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...