本文是我在备战2025秋招期间，结合多场大厂AI技术面试实战整理的核心题库合集。对于想要入门大模型领域、冲刺AI相关岗位的小白和程序员来说，这篇实战派“八股文”能帮你精准把握面试重点，少走弯路。

本人核心投递方向：大模型算法工程师、Agent工程师、AI开发工程师、算法评测工程师，面试聚焦国内互联网中大厂。因此，本文题目严格匹配这些岗位的核心能力要求，覆盖从LLM/VLM基础理论、RAG/Agent应用开发，到RLHF对齐技术、模型与Agent评估的全链路技术栈。所有题目均来自真实线上技术面试场景，具有极高的参考价值。

学习与使用建议：这不是一份“背诵模板”，而是“能力检验清单”。建议先看到题目后暂停阅读，独立思考答题框架和核心要点，尝试完整构建自己的答案；之后再对照参考答案（附链接）查漏补缺。重点理解每个问题背后的技术逻辑，做到“知其然更知其所以然”，这样才能在面试中灵活应对面试官的追问，比死记硬背更高效。

最后，预祝各位2026年求职之路顺利，都能拿到心仪的大厂Offer，在AI领域开启职业生涯！

一、大模型核心面试真题

提示：这部分是大厂AI岗位面试的基础必考点，无论初级还是进阶岗位都会涉及，建议重点掌握原理性内容，结合代码实践加深理解。

1. 请详细解释Transformer模型中的自注意力机制的工作流程？相较于RNN，它为何更适合处理长序列数据？
2. 什么是位置编码？Transformer中为什么必须引入位置编码？请列举至少两种主流的实现方式并说明差异。
3. 请详细介绍旋转位置编码（ROPE）的核心原理，对比绝对位置编码，它的优势和劣势分别是什么？
4. 你清楚MHA（多头注意力）、MQA（多查询注意力）、GQA（分组查询注意力）的核心区别吗？请结合应用场景说明各自的适用场景。
5. 对比分析常见的LLM架构：Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder，说明它们的结构差异及最擅长的任务类型。
6. 什么是Scaling Laws（缩放定律）？它揭示了模型性能、计算量与数据量之间的哪些核心关系？对大模型研发有哪些实际指导意义？
7. 大模型推理阶段有哪些常用的解码策略？请分别解释Greedy Search、Beam Search、Top-K Sampling和Nucleus Sampling（Top-P）的原理、优点及局限性。
8. 什么是词元化（Tokenization）？对比分析BPE和WordPiece两种主流子词切分算法的原理、优缺点及适用场景。
9. 你认为NLP与LLM的核心区别是什么？两者在技术逻辑和应用场景上有哪些共性与差异？
10. 请解释L1和L2正则化的原理，它们在大模型训练中分别适用于哪些场景？为什么？
11. 如何理解大模型中的“涌现能力”？这种能力通常在模型参数规模达到什么级别时出现？有哪些典型的表现形式？
12. 你了解哪些大模型常用的激活函数？为什么这些激活函数更适合大模型？请举例说明其优势。
13. 混合专家模型（MoE）如何在不显著增加推理成本的前提下扩大模型参数规模？请简述其核心工作原理及关键设计要点。
14. 训练百亿或千亿参数级别的大模型时，会面临哪些核心的工程和算法挑战？（例如显存不足、通信瓶颈、训练不稳定等），你有哪些解决方案？
15. 你了解哪些大模型开源框架？是否研读过Qwen、Deepseek等开源模型的论文？请说明其中的核心创新点。
16. 最近有没有关注大模型领域的前沿论文？请挑选一篇你印象最深的，说明其针对的问题、提出的解决方案及对比实验结果。

详细参考答案：https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/main/Extra-Chapter/Extra01-%E5%8F%82%E8%80%83%E7%AD%94%E6%A1%88.md#1-llm-%E5%85%AB%E8%82%A1

二、VLM（多模态大模型）面试真题

提示：多模态是当前AI领域的热门方向，大厂对VLM相关人才需求旺盛，这部分题目重点考察跨模态融合的核心逻辑与实践经验。

1. 多模态大模型（VLM）的核心挑战是什么？如何实现视觉与语言等不同模态信息的有效对齐和融合？
2. 请详细解释CLIP模型的工作原理，它是如何通过对比学习实现图像与文本模态连接的？
3. 像LLaVA、MiniGPT-4这类VLM模型，是如何将预训练视觉编码器（Vision Encoder）与大语言模型（LLM）进行连接的？请说明其关键架构设计和训练策略。
4. 什么是视觉指令微调（Visual Instruction Tuning）？为什么它是提升VLM对话能力和指令遵循能力的关键？
5. 处理视频等时序多模态数据时，VLM需要额外解决哪些问题？（例如时序信息表征、长时依赖建模等），有哪些常用的解决方案？
6. 请解释VLM领域中“Grounding”的含义。如何评估VLM能否将文本描述准确对应到图像的特定区域？
7. 对比至少两种不同的VLM架构范式（如共享编码器架构、跨模态注意力融合架构），分析它们的优势、劣势及适用场景。
8. 在VLM应用中，如何处理高分辨率输入图像？这会带来哪些计算和模型设计上的挑战？如何优化？
9. VLM生成内容时也会存在“幻觉”问题，它与纯文本LLM的幻觉表现形式有何不同？请举例说明。
10. 除了图像描述和视觉问答（VQA），VLM还有哪些前沿或具有商业潜力的应用方向？请结合具体场景说明。
11. 你是否有过VLM相关的微调经验？使用过哪些基础模型？分享一下你的微调流程和关键优化点。

详细参考答案：https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/main/Extra-Chapter/Extra01-%E5%8F%82%E8%80%83%E7%AD%94%E6%A1%88.md#2-vlm-%E5%85%AB%E8%82%A1

三、RLHF（基于人类反馈的强化学习）面试真题

提示：RLHF是大模型对齐人类意图的核心技术，也是大厂高级AI岗位的高频考点，需要重点掌握流程、算法原理及工程实践细节。

1. 与传统的有监督微调（SFT）相比，RLHF旨在解决大模型的哪些核心问题？为什么说SFT不足以实现大模型与人类意图的有效对齐？
2. 请详细阐述经典RLHF流程的三个核心阶段，说明每个阶段的输入、输出及核心目标。
3. 在奖励模型（RM）训练阶段，为什么通常收集成对比较数据而非让标注者直接打绝对分数？这种方式的优势和潜在劣势分别是什么？
4. 奖励模型的架构通常如何选择？它与最终要优化的LLM是什么关系？训练奖励模型常用的损失函数有哪些？请结合Bradley-Terry模型解释其数学原理。
5. RLHF第三阶段为何首选PPO算法，而非REINFORCE等简单策略梯度算法或Q-learning系列算法？PPO中的KL散度惩罚项起到了什么关键作用？
6. 在PPO训练中，KL散度惩罚项系数β设置过大或过小会导致什么问题？如何通过实验观察和调整这个超参数？
7. 什么是“奖励作弊/奖励黑客”（Reward Hacking）？请结合大模型应用场景举例说明，并提出至少三种缓解策略。
8. 近年来出现了哪些RLHF的替代方案（如DPO）？请解释DPO的核心思想，并对比其与传统RLHF（基于PPO）的区别和优势。
9. 若RLHF模型在离线评估中奖励分数很高，但上线后用户反馈回答变得模式化、奉承且缺乏信息量，可能的原因是什么？你会从哪些角度分析和解决？
10. 你了解Deepseek的GRPO吗？它与PPO的核心区别是什么？两者的优势和劣势分别是什么？
11. 听说过GSPO和DAPO吗？它们与GRPO相比有哪些核心差异？
12. 如何解决RLHF中的信用分配问题？Token级别奖励和序列（seq）级别奖励有何不同？适用场景分别是什么？
13. 除了人类反馈，AI自身反馈（RLAIF）也可用于大模型对齐，请谈谈你对RLAIF的理解，它的潜力和风险分别是什么？

详细参考答案：https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/main/Extra-Chapter/Extra01-%E5%8F%82%E8%80%83%E7%AD%94%E6%A1%88.md#3-rlhf-%E5%85%AB%E8%82%A1

四、Agent面试真题

提示：Agent是大模型落地应用的重要形态，也是当前大厂布局的重点方向，这部分题目兼顾理论架构与工程实践，对小白入门有很强的指导意义。

1. 如何定义基于LLM的智能体（Agent）？它通常由哪些核心组件构成？各组件的作用是什么？
2. 请详细解释ReAct框架的核心思想，它是如何将思维链（CoT）与行动（Action）结合起来完成复杂任务的？
3. 在Agent设计中，如何赋予模型规划能力？请介绍CoT、ToT、GoT等主流规划方法的原理及差异。
4. Memory是Agent的核心模块，如何为Agent设计短期记忆和长期记忆系统？可以借助哪些外部工具或技术实现？
5. Tool Use是扩展Agent能力的关键，LLM如何学会调用外部API或工具？请从Function Calling的角度解释其实现逻辑。
6. 对比LangChain和LlamaIndex两个主流Agent开发框架，说明它们的核心设计理念和应用场景差异。
7. 构建复杂Agent时，你认为最主要的挑战是什么？（例如任务分解、多步骤规划、错误恢复等），有哪些解决方案？
8. 什么是多智能体系统？多个LLM Agent协同工作相比单个Agent有哪些优势？会引入哪些新的复杂性？
9. 当Agent需要在真实/模拟环境（如机器人、游戏）中执行任务时，与纯粹基于软件工具的Agent有什么本质区别？需要解决哪些额外问题？
10. 如何确保Agent的行为安全、可控且符合人类意图？在Agent设计中有哪些对齐保障方法？
11. 你了解A2A框架吗？它与普通Agent框架的核心区别是什么？请挑选一个最关键的差异点详细说明。
12. 你使用过哪些Agent开发框架？选型时会考虑哪些因素？你实际项目中采用的Agent评价指标是什么？
13. 有过微调Agent能力的经验吗？Agent微调的数据集如何收集和构建？有哪些关键注意事项？

详细参考答案：https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/main/Extra-Chapter/Extra01-%E5%8F%82%E8%80%83%E7%AD%94%E6%A1%88.md#4-agent

五、RAG（检索增强生成）面试真题

提示：RAG是解决大模型事实性不足、知识时效性差的核心技术，广泛应用于企业知识库、智能问答等场景，是大厂AI开发岗位的高频考点。

1. 请解释RAG的核心工作原理。与直接微调LLM相比，RAG主要解决了哪些问题？有哪些显著优势？
2. 一个完整的RAG流水线包含哪些关键步骤？请从数据准备、检索构建到最终生成，详细描述整个流程。
3. 构建RAG知识库时，文本切块策略的核心要点是什么？如何选择合适的切块大小和重叠长度？背后的权衡逻辑是什么？
4. 如何选择合适的嵌入模型（Embedding Model）？评估嵌入模型性能的关键指标有哪些？
5. 除了基础的向量检索，还有哪些技术可以提升RAG的检索质量？请举例说明其实现逻辑。
6. 什么是“Lost in the Middle”问题？它在RAG系统中表现为哪种现象？有哪些有效的缓解方法？
7. 如何全面评估一个RAG系统的性能？请分别从检索阶段和生成阶段提出具体的评估指标。
8. 在什么场景下，会选择用图数据库或知识图谱替代/增强传统的向量数据库检索？请说明其优势。
9. 传统RAG是“先检索后生成”的范式，你是否了解更复杂的RAG变体（如生成中多次检索、自适应检索）？请介绍其核心改进点。
10. RAG系统在实际部署中可能面临哪些挑战？（例如检索延迟、知识库更新、多语言支持等），如何解决？
11. 你了解传统搜索系统与RAG的区别吗？请从技术逻辑、核心目标和应用场景三个维度对比分析。
12. 使用过Ragflow等开源RAG框架吗？如何根据具体业务场景选择合适的RAG框架？

详细参考答案：https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/main/Extra-Chapter/Extra01-%E5%8F%82%E8%80%83%E7%AD%94%E6%A1%88.md#5-rag

六、模型评估与Agent评估面试真题

提示：评估是大模型研发和应用的关键环节，直接决定产品效果，这部分题目重点考察评估体系的构建能力和实际问题解决能力。

1. 为什么BLEU、ROUGE等传统NLP评估指标不适用于现代LLM的生成质量评估？它们的局限性体现在哪些方面？
2. 请介绍几个行业内广泛使用的LLM综合性基准测试（如MMLU、Big-Bench、HumanEval），说明它们的评估维度和侧重点。
3. 什么是“LLM-as-a-Judge”？使用LLM评估另一个LLM的输出有哪些优势？可能存在哪些偏见和问题？
4. 如何设计评估方案来衡量LLM的特定能力，例如事实性、推理能力、安全性？请分别说明核心评估逻辑和指标。
5. 为什么评估Agent比评估基础LLM更复杂？两者的评估维度有哪些核心差异？
6. 你了解哪些专门用于评估Agent能力的基准测试？这些基准通常如何构建测试环境和任务？
7. 评估Agent任务完成情况时，除了最终结果的正确性，还有哪些过程性指标值得关注？（例如效率、成本、鲁棒性等）
8. 什么是红队测试（Red Teaming）？它在发现LLM和Agent的安全漏洞与偏见方面起到什么作用？如何设计红队测试方案？
9. 进行人工评估时，如何设计评估准则和流程才能保证结果的客观性和一致性？有哪些关键注意事项？
10. 如何持续监控和评估已部署上线的LLM应用或Agent服务的性能？如何应对可能出现的性能衰退或行为漂移？

详细参考答案：https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/main/Extra-Chapter/Extra01-%E5%8F%82%E8%80%83%E7%AD%94%E6%A1%88.md#6-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%84%E4%BC%B0%E4%B8%8E-agent-%E8%AF%84%E4%BC%B0

七、LLM前景与发展面试真题

提示：这部分是面试中的“开放题”，考察对行业趋势的理解和思考深度，没有标准答案，但需要结合技术逻辑和行业现状展开分析。

1. 你认为当前LLM距离通用人工智能（AGI）还有多大差距？实现AGI最关键的缺失能力是什么？
2. 从GPT-4到未来的大模型，多模态融合会呈现哪些发展趋势？除了文本和图像，还可能拓展到哪些感官维度？
3. 如何看待开源模型与闭源模型的竞争与共存关系？它们各自的核心优势是什么？未来发展方向有哪些？
4. 什么是LLM的“世界模型”或内在模拟能力？你如何理解这一概念？它对提升模型的推理和规划能力有何意义？
5. 数据是大模型训练的核心燃料，你认为高质量人工合成数据在未来大模型训练中会扮演什么角色？有哪些潜在问题？
6. 具身智能（Embodied AI）被认为是AI的下一个浪潮，LLM如何赋能机器人技术？这一领域会面临哪些核心挑战？
7. 个性化是LLM应用的重要方向，在实现高度个性化Agent的过程中，如何平衡效果、用户隐私和系统安全？
8. 你认为Transformer架构会长期主导大模型领域吗？还是像Mamba等状态空间模型（SSM）有机会实现突破？请说明理由。
9. 展望未来3-5年，你认为LLM和Agent技术最有可能在哪个行业或领域实现颠覆性应用？为什么？

参考答案说明：本章节为开放性题目，无标准参考答案，建议结合行业动态、技术趋势和自身理解整理答题思路，也可借助AI工具辅助分析，或结合实习/项目经历展开阐述。

八、其他高频面试真题

提示：这部分题目侧重考察个人认知、学习能力和职业规划，是大厂面试中“考察软实力”的核心环节，需要结合自身情况真实作答。

1. 你认为当前限制Agent能力普及的最大瓶颈是什么？（例如模型性能、部署成本、可靠性等）
2. 过去半年内，有哪篇Agent相关的论文或开源项目让你印象最深刻？请说明原因。
3. 如何看待Agent领域的“涌现能力”？你认为应该优先追求更强大的基础模型，还是更精巧的Agent架构？
4. 你认为未来1-2年内，Agent技术最有可能在哪个行业或场景实现大规模商业落地？
5. 如果让你自由探索，你最想开发一个什么样的Agent来解决什么实际问题？请说明你的设计思路。
6. 对于想要进入Agent领域的初学者，你会给出哪些学习建议？应该重点掌握哪些核心技术？
7. 总结一下，你认为顶尖的AI Agent工程师需要具备哪些核心素质？
8. 你平时会使用AI工具吗？主要用于哪些场景？如果推荐程序员在编码领域使用AI工具，你有哪些具体建议？

参考答案说明：本章节为开放性题目，建议结合自身学习经历、项目经验和行业认知作答，展现个人的学习能力和思考深度即可。

整理不易，希望这份真题合集能帮到正在冲刺AI岗位的你！如果觉得有价值，欢迎点赞、收藏、关注，后续会持续分享更多大模型面试干货和学习经验～

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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