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2026吃透AI大模型面试夺命连环100问，7天学会大模型，这绝对是AI大模型面试天花板！Agent+RAG+LangChain+LangGraph+模型微调

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2026-01-27 17:19:04

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大模型面试

图灵课堂发消息

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从0开始写一个AI Agent

21:05

Transformer中的前馈神经网络(FFN)

14:05

基于LangGraph搭建一个Agent应用

16:26

Transformer核心原理与训练优化

18:46

AI大模型思维链原理

20:32

RAG十种优化技巧

19:15

知识图谱的构建和应用

17:54

多模态大模型CLIP核心机制

20:33

对比学习MOCO

18:08

MoE架构深度拆解

17:59

多模态算法ALBEF模型解析

18:13

多模态算法BLIP模型深度解析

18:10

LlamaFactory微调你的AI大模型

17:46

AI大模型工作原理及三大核心能力

17:10

多模态Vision Transformer

18:52

提示词工程能解决什么问题

10:35

Agent如何搭建

10:45

详细说下RAG的流程

10:32

大模型微调流程是怎样的

10:53

模型微调怎么评估效果

10:44

怎么针对超长文本进行微调训练

10:29

大模型应用如何保证实时性和多轮对话一致性

10:48

如何保证大模型生成内容的合规性

10:38

如何利用大模型实现多模态任务

10:28

如何降低大模型API服务的推理延迟和成本

11:18

什么是过拟合和欠拟合

11:21

解释下全参数微调、Lora、QLora区别

10:42

为什么选择向量数据库，而不是传统数据库

11:23

详细说下LangChain框架应用场景

10:56

解释下模型蒸馏和模型量化

10:03

大模型意图识别是怎么做的

10:23

什么是大模型epoch和学习率

11:14

vllm的推理加速是怎么实现的

10:15

怎么解决大模型幻觉问题

10:44

PPO与DPO的区别

10:06

微调时模型遗忘怎么解决

10:54

详述Transformer多头自注意力机制

10:10

解释大模型中的“涌现能力”及产生原因

10:55

Transformer中位置编码的作用

10:51

LayerNorm vs BatchNorm的适用场景

10:56

解释Prefix LM与Causal LM的区别

10:40

大模型训练中梯度消失和爆炸的解决方案

10:56

大模型评估指标BLEU、ROUGE、Perplexity适用场景

10:54

知识蒸馏的原理及适用场景

10:20

模型量化的方法及推理加速效果

10:24

对比AE、VAE、GAN的生成机制

10:38

Transformer的编码器-解码器结构工作流程

10:42

解释LLaMA的RMSNorm和SwiGLU激活函数改进

10:55

GPT与BERT的核心区别及各自优势

10:38

混合专家模型（MoE）如何降低计算成本？

10:30

大模型长文本处理的优化方案

10:43

大模型位置编码的演进

10:53

解释FlashAttention的显存优化原理

10:32

对比LSTM&GRU与Transformer的长距离依赖处理能力

10:56

模型稀疏化的实践方法

10:34

全参数微调需要多少显存？

10:31

LoRA的原理及参数量计算

10:50

对比SFT、RLHF、DPO的优劣

10:44

大模型灾难性遗忘的解决方案

10:32

DeepSpeed ZeRO的显存优化策略

10:52

混合精度训练的实现步骤及Loss Scaling作用

10:53

梯度累积的计算原理与显存优化效果

10:50

RAG系统的核心组件及工作逻辑

10:55

如何解决RAG中的语义鸿沟问题

10:13

Agent的ReAct框架原理

10:56

向量数据库选型对比

10:55

大模型输出格式如何控制

10:20

多模态大模型的跨模态对齐方法

10:24

模型幻觉的检测与抑制技术

10:55

如何设计一个多Agent协作系统架构

10:51

大模型API服务部署优化

10:25

如何估算模型推理所需显存

10:24

大模型服务GPU选型

10:58

大模型监控指标设计

10:52

大模型安全防护方案

10:57

大模型推理性能优化方案

10:47

分布式训练中的梯度累积实现原理

10:26

如何构建领域专属的知识图谱

10:22

模型蒸馏的蒸馏策略对比

10:08

实时对话系统的状态管理方案

10:54

多轮对话的上下文建模方法

10:14

智能客服的FAQ匹配算法优化

10:34

文档问答系统的检索召回率提升方案

10:58

模型量化对推理速度的影响评估

10:51

自动化测试框架在LLM开发中的应用

10:39

多语言模型的对齐与融合策略

10:23

大模型可解释性增强技术

10:44

对话系统的冷启动解决方案

10:31

基于强化学习的对话策略优化

10:53

大模型API的限流熔断设计

10:39

模型版本管理系统的实现要点

10:56

对话日志的分析与挖掘方法

10:51

多模态预训练数据集构建流程

10:54

基于Prompt的模型行为控制技术

10:56

对话系统的多租户隔离方案

10:52

模型微调的数据增强技术

10:40

对话系统的意图识别准确率优化

10:58

基于知识蒸馏的小模型部署方案

10:57

多轮对话的连贯性保持方法

10:58

对话系统的多模态输入处理流程

10:58

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