结束秋招啦！！

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...

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

说实话我当时秋招的时候就一个目标：必须进大厂。不是说小公司不好，而是我双非本，如果第一份工作再没个好平台背书，以后跳槽简历都不好看。事实上我把大厂投了个遍，笔试挂了一大半，面试又挂了几家，最后就拿了一个offer。过程确实很痛苦，但我觉得值。进来之后感受就是：流程规范、技术栈新、身边同事都很强，每天被卷但也确实在成长。而且说句现实的，大厂的薪资确实比同届去小公司的同学高出不少。当然我也知道大厂有大厂的问题，什么螺丝钉啊内卷啊，但我觉得对于实习来说，先进去学再说，后面想走随时可以走，但第一份工作的起点真的很重要。

柠檬微趣笔试的题目搞得也太烂了吧，感觉题目做的一点也不好，十分随便。我写的第一道是字符串对应转换的，输入是"effe"，对应输出"good bad bad good"，很简单，结果最后只过了百分之七十多的样例。我看半天没看明白题目中说的相互对应是什么意思，意思是e也有可能对应其他的字符串？例如"effe"，对应"not bad bad not "也算对？但是我按严格对应的过了73%，想了半天浪费了好多时间最后也没写出来。第二道是个递归，第三道是双指针，都过了。但是第三题数据1e6，我用了个sort也没超时，感觉数据...