数字马力长沙 ai 岗二面 12.5

作为Java工程师，我发现现在面试AI岗位（或者带AI方向的后端岗），考察点真的挺“硬核”的。之前面试被问到过怎么用LangChain或者Spring AI做RAG检索增强，还有向量数据库的索引优化，甚至问到了模型推理加速和显存管理。感觉光会调API已经不够看了，面试官更看重你怎么把大模型能力稳定地嵌入到现有业务架构里，以及对底层原理的理解。大家最近面试都被问到什么深度的技术题了？求分享避坑指南。

一、Agent核心模块（秋招最热，几乎必问）1.为什么选择做Agent项目？（结合求职方向，突出你的核心价值，避免泛泛而谈）2.讲下你做的Agent项目，核心目标、技术难点、你负责的模块及落地效果（秋招必问，重点说“解决了什么问题”）3.演示Agent项目实现细节（重点说关键流程、核心代码逻辑，避免只说框架）4.Agent项目开发的核心框架有哪些？你用的是哪种？为什么不选其他框架？（LangChain/LLaMA Index/AutoGPT对比）5.了解市面上有哪些主流智能体（Agent）？各自的优势、应用场景及局限性（比如AutoGPT、ChatGPT Plugins、Meta AI Age...

一面： 1. 自我介绍，讲论文和实习。2. Transformer自注意力机制、位置编码、梯度消失/爆炸的解决方案。3. 微调方法对比（Full Fine-tuning vs. LoRA/Adapter/P-Tuning）。4. 推理加速技术（量化、动态批处理、FlashAttention）。5. 如何优化大模型在长文本生成中的显存占用？6. RLHF中奖励模型（RM）的训练数据如何构建？7. 为网易云音乐设计一个AI歌词生成系统，如何提升创意性和押韵效果？8. 模型剪枝/量化（GPTQ、AWQ）、服务化框架（FastAPI+vLLM）。9. 如何解决大模型API服务的响应延迟问题？一面八股挺多的，问的知识点也非常多，主要考察对大模型的理解，整体来说难度不算大，复习熟记八股应该都比较好答。二面：1. 自我介绍，讲论文和实习。2. LayerNorm和BatchNorm在大模型中的区别？为什么Transformer用LayerNorm？3. 解释大模型训练中的“灾难性遗忘”现象及解决方法。4. 如果微调后的模型过拟合，你会如何调整？5. 如何评估一个对话系统的生成质量？6. 如何用大模型提升网易新闻的推荐效率？7. 设计一个游戏内AI陪玩系统，需考虑哪些模块？8. 领域适配时，如何构建高质量的垂域训练集？9. 你在项目中如何解决数据稀缺问题？10. 模型上线后遇到了什么性能瓶颈？如何优化的？建议：精读《Attention Is All You Need》、HuggingFace文档。如果没有大模型项目，可用Kaggle/开源项目复现（如LangChain应用）。

春招马上就要开始了，不知道各位牛友有没有赶时髦包装一些AI项目呢，无论是前端后端还是做产品，如果你的项目里包装了RAG却感觉好多知识答不上来，担心被面试官拷打到爆，这几天我从全网搜集到了部分AI相关面试真题和参考解答13题，搜集整理不易，希望能给个赞，如果参考答案有误或者希望补充真实题目，欢迎来评论区交流分享，最后祝大家求职顺利，春招都能接到心仪的OFFER，如果本期文章数据不错，就火速加更，期待你们的互动 第一部分：RAG核心概念与价值1. RAG是什么？可以说说RAG的流程吗？RAG的全称是Retrieval Augmented Generation（/rɪˈtriːv(ə)l ɔːɡˈm...