本文为大模型岗位求职者提供面试攻略，涵盖自我介绍、项目经验、技术难题、大模型训练与优化等内容。文章深入探讨大模型面试要点，如项目背景、职责、模型应用、机器人控制等，并解答了多模态大模型、预训练与微调、训练问题等关键问题。此外，还涉及模仿学习算法、大模型与机器人结合、真机部署难点等实用知识。

一面

1. 3-5分钟自我介绍
2. 请介绍一个你做过的最核心的大模型相关项目，项目背景、职责、用到的什么模型以及项目落地情况。
3. 是否接触过大模型与机器人结合的相关场景、算法或项目？比如模仿学习、机器人控制大模型、真机部署相关内容，有相关经验请详细说明。
4. 针对本岗位，你认为自身的核心优势和匹配点是什么？
5. 多模态大模型中图文对齐、模态融合的核心方案有哪些？
6. 预训练和SFT、DPO、RLHF微调的核心目标与技术差异是什么？
7. 为什么大模型普遍用RMS Norm和ROPE？
8. 大模型训练过程中的常见问题：梯度消失/爆炸、过拟合、训练不稳定、显存溢出，对应的解决手段有哪些？
9. 针对机器人控制场景的指令数据集，该如何构建和标注？
10. 了解哪些模仿学习算法？以及大模型如何与模仿学习结合实现机器人控制？
11. Model-Based RL和Model-Free RL的核心区别，在机器人实体控制场景中，为什么Model-Based RL更适配大模型落地？
12. 了解RT系列、VLA系列等机器人大模型吗？架构、训练思路，以及在真机部署中核心难点。
13. 大模型输出的指令如何转化为机器人可执行的底层控制信号？模态信息（视觉、语言、点云）如何和机器人控制指令做对齐？
14. 除了Flash Attention和LoRA，还有哪些技术能提升训练吞吐量、降低训练成本？
15. 如果让你预研大模型在四足机器人/人形机器人控制中的新应用，你会从哪些方向切入？核心研究思路是什么？
16. 针对当前大模型落地机器人的痛点（实时性差、控制精度不足、泛化性弱），你有哪些优化或创新想法？
17. 是否有论文发表、开源项目贡献、算法竞赛获奖经历？
18. 口述思路+手写核心代码：无重复字符的最长子串和二叉树中的最大路径和。

二面

1. 自我介绍
2. 讲一个你做过大模型相关项目中最棘手的技术难题，你是如何定位、排查并最终解决的？
3. 你做过的大模型项目中，模型规模、数据集规模分别是多大？用了多少GPU资源，训练周期多久，核心优化指标（收敛速度、精度、吞吐量）提升了多少？
4. 你平时复现顶会论文的效率如何？复现过机器人大模型或大语言模型相关的哪篇论文，复现过程中遇到了什么和论文描述不一致的问题？
5. 自注意力机制的算力瓶颈到底在哪里？除了Flash Attention，讲讲Flash Attention 2、Paged Attention的核心优化差异
6. DPO、IPO、KTO这些偏好对齐算法和传统RLHF的核心区别，在机器人控制指令对齐中，偏好数据该怎么标注，这类对齐算法能解决什么实际问题？
7. 重点：讲解Diffusion Policy、ACT等机器人模仿学习算法的核心差异，大模型如何和这些策略网络结合，提升机器人操作的泛化性？
8. Model-Based RL中，世界模型（World Model）和大模型结合的思路是什么？为什么世界模型能解决机器人真机试错成本高的问题？
9. 大模型训练工程化中，怎么通过监控数据快速定位训练异常（？
10. 大模型训练故障排查：训练中途GPU掉卡、loss突然变Nan、显存溢出，分别有哪些排查思路和解决方案？
11. 除了常规顶会，你关注过机器人、大模型领域的哪些优质开源项目或最新技术？
12. 如果让你优化现有机器人大模型的真机响应速度，要求延迟降低50%，你会怎么做。
13. 针对宇树四足/人形机器人的运动控制、操作任务，你觉得大模型还能落地哪些创新场景？现有技术的卡点在哪里？
14. 口述解题思路+手写核心代码：链表中环的入口节点和最长有效括号
15. 为什么想加入宇树算法团队？

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026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。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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