本文总结了大模型面试高频考点，涵盖Transformer架构、LoRA原理、SFT后训练、DPO与GRPO损失函数、Agent框架设计、高质量训练集构造、量化技术、ZeRO优化策略等关键技术点。同时深入探讨了显存优化方案、算法题（合并区间、KV Cache计算）及MoE模型推理特性。内容结合实习项目经验，提供问题解决思路与实验设计要点，助力求职者系统复习，提升面试竞争力。

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一面

1.自我介绍

2.介绍主流 Transformer-based 模型架构

3.讲一下 LoRA 原理

4.为什么 SFT 之后还要进行后训练

5.讲一下 DPO 的损失函数怎么计算

6.讲一下 GRPO 原理

7.使用 GRPO 时，构造数据要符合什么要求

8.熟悉哪些 Agent 框架

9.如果要设计一个好的 Agent，除了大模型，还会设计哪些部分

10.怎么构造高质量训练集

11.Dense 模型和 MoE 模型有什么区别

12.量化发挥作用的原理是什么

13.讲一下 ZeRO-1、ZeRO-2、ZeRO-3

14.如果显存有限，会选择哪个方案训练

15.算法题：LeetCode 56 合并区间

二面

1.自我介绍

2.详细介绍实习工作

3.重点讲清楚自己解决的是什么问题

4.讲清楚背景、自己负责的问题、以及一步步解决的过程

5.讲一下通过这段工作总结了哪些经验

6.介绍最终各个指标

7.SFT 的 LoRA 和 DPO 的 LoRA 有什么区别

8.详细展开实习工作

9.设计了哪些实验

10.最终选择了哪个方案，为什么

11.最终交付是怎么交付的

12.聊了一下 RAG

13.反问：组里大概工作方向

三面

1.自我介绍

2.讲一下实习工作主要解决的是什么问题

3.训练数据怎么来的，最终几个评测集怎么用，训练了多少个 Epoch

4.为什么在做完一个项目后离职

5.算法题和开放题：计算 KV Cache 显存需要哪些前置数据，KV Cache 显存怎么计算

6.3B Dense 模型和 32B-a3B MoE 模型，哪个推理延迟更低、推理速度更快

7.MoE 模型第一次推理激活专家 1、3、5，第二次激活专家 2、4、6，专家切换的成本主要是什么

8.大模型服务 API 定价问题：不同服务方案下，1K Token、32K 上下文、128K 上下文的输入输出定价如何设计

9.算法题：会议室预定问题，判断某个时刻点是否可以预定

说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。

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