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面试天下 —— 深度学习与大模型面试高分解题

专注 Transformer 架构 / 分布式训练 / 微调对齐 / Agent 应用的高频考点与手撕代码。

🏛️ 面试专区

四大核心频道 · 直击面试官灵魂拷问
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核心理论

模型架构与 Transformer

注意力机制、位置编码、MoE 混布架构的夺命连环问。

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工程落地

分布式训练与工程优化

GPU 显存不够？DeepSpeed 怎么配？面试官想听什么？

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业务实战

微调与对齐技术

从 LoRA 到 DPO，大模型业务落地必刷题。

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智能体应用

Agent 与 RAG 应用

Function Calling、多智能体协作、RAG 调优实战题。

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⚡ 高频真题直击

只放面试向深度解析，拒绝入门教程
Transformer必问
为什么 Transformer 用 LayerNorm 不用 BatchNorm？（含背题答案）

一句话点透原理，面试直接背。

 分布式训练
一句话讲清：ZeRO-1、ZeRO-2、ZeRO-3 到底省了什么显存？

显存优化核心对比，面试高频。

 微调对齐
面试官问：LoRA 的秩设多少合适？这样答才显得懂行

秩的选择策略与工程经验。

 推理优化
vLLM 显存优化：PagedAttention 如何做到高效推理？

KV Cache 管理核心考点。

 Agent实战
RAG 调优：如何提升检索增强生成的准确率？

从分块到重排的实战经验。

 RLHF流程
RLHF 完整流程拆解：Reward Model 怎么训？

PPO、DPO 对比，面试高频。

📚 基础速通

原有教程统一收纳，快速进入基础能力
🔥 PyTorch 基础 📐 数学基础 🧠 强化学习基础 🤖 大模型入门精华 🎮 PyBullet入门 🦾 具身智能入门 📔 矩阵理论 ⚙️ Harness入门
🧰 工具箱：趣谈Shell · LaTeX常用命令 · 模仿学习

2026年9月站长说明

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