大模型入门

这份题库不是随便凑出来的 100 道题，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76. 训练和推理为什么要区分开看？答：因为两者关注的目标完全不一样。训练更关注怎么把模型能力学出来，重点在数据、loss、优化器、并行训练和收敛稳定性；推理更关注怎么把模型高效跑起来，重点在延迟、吞吐、显存、并发和成本。很多技术在训练阶段成立，不代表在线推理就划算。所以做大模型不能只会训练或者只会部署，至少要知道这两套问题是分开...

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

刚刷到字节跳动官方发的消息，确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候，字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数，别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念？这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是，这次的资源分配非常精准：研发岗给了4800多个Offer，占比直接超过六成。说白了，字节今年还是要死磕技术，尤其是产品和AI领域，这对于咱们写代码的同学来说，绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了：整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了，不划水、正常干，每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届（2026年9月到2027年8月毕业）的同学来说，这不仅是实习，这简直就是通往大厂的快捷通道。不过，我也得泼盆冷水。坑位多，不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操，尤其是今年重点倾斜AI方向，如果你简历里有和AI相关的项目，优势还是有的。而且，转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的，进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结： 27届的兄弟们，别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才，现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥，不如现在进去先占个工位，把转正名额攥在手里。

又挂了一上来两个面试官，给我整不会了，说为了节省时间，本来三轮技术面压缩。面试官1：自我介绍反射机制，哪些框架中用到了反射框架优点缺点concurrenthashmap怎么保证并发安全除了synchronized可以加锁还有什么锁synchronized和reentrantlock有什么区别线程池有哪些参数，参数怎么考量设置项目里哪些场景下使用了线程池，具体怎么设置参数的（这里我瞎说了，记不得哪里用，应该错了）为什么要定义线程池什么是聚簇索引什么是非聚簇索引覆盖索引怎么定位慢查询深分页了解吗，怎么优化？（这里我说了覆盖索引+子查询和游标法，但是游标法我不熟，面试官又追问我游标法具体怎么写，掉进...