这份题不是随便凑出来的 100 道，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道1. Transformer 的整体结构是什么？答：Transformer 最早是 Encoder-Decoder 结构。Encoder 每层主要是多头自注意力和前馈网络，Decoder 每层除了 masked self-attention 和前馈网络，还多了一个 cross-attention，用来关注 Encoder 的输出。不过...

下面按真实面试高频整理，覆盖算法岗 / 大模型 / 工程 / 产品四类最常见 AI 岗位，直接背就能用。 一、通用必问（所有 AI 岗都跑不掉） 1. 自我介绍（1 分钟版：学历→项目→技术栈→亮点） 2. 机器学习基础 ◦ 过拟合怎么解决？ ◦ 正则化 L1/L2 区别？ ◦ 准确率、精确率、召回率、F1、AUC 含义与适用场景 ◦ 交叉熵、MSE 损失函数区别 3. 深度学习基础 ◦ 梯度消失 / 爆炸原因与解决 ◦ BatchNorm 作用、原理 ◦ 优化器：SGD、Adam、RMSprop 区别 4. 编程 & 工程 ◦ Python 基础：装饰器、多线程、GIL ◦ Pand...