AI 大模型面試內參 (上、下冊)

王丕超博士，15年AI研發經驗，2017年畢業於澳大利亞伍倫貢大學，現任英偉達（NVIDIA）首席機器學習工程師，曾任Amazon AGI資深研究員、阿裏巴巴達摩院資深算法工程師。被斯坦福大學評為全球Top 0.5%科學家，獲CVPR 2022最佳學生論文獎，入選AI 2000最具影響力學者。累計發表論文120餘篇，Google學術引用量達12000多次，h-index達52。

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前言
第1章 AI面試地圖導航
1.1 AI研究方向全景概覽
1.1.1 AI技術發展的三條主線：感知、認知、生成
1.1.2 現代AI的研究熱點：LLM、CV、Multimodal AI、Audio AI、AGI
1.1.3 AI系統的關鍵能力框架：表達能力、推理能力、交互能力、工具使用能力
1.2 機器學習、計算機視覺、LLM、多模態AI及語音與音頻AI
1.2.1 機器學習的底層建模範式及在工業界的作用
1.2.2 CV的核心問題空間與發展歷程
1.2.3 LLM的崛起如何重塑AI的主幹生態
1.2.4 多模態AI的系統構成與行業落地路徑
1.2.5 語音與音頻AI的建模範式與應用趨勢
1.2.6 如何根據崗位需求構建個人的AI技術棧
1.3 從深度學習到大模型時代：AI技術演進趨勢
1.3.1 Transformer如何重構AI架構生態
1.3.2 從BERT到GPT-4o：語言模型的指數級進化
1.3.3 從ResNet到ViT：視覺感知模型的革新
1.3.4 從GAN到Diffusion Models到VAR：視覺生成範式大變遷
1.3.5 從單模態到多模態：AI向通用智能演化的關鍵路徑
1.4 AI求職市場分析：高門檻、高薪資、高競爭
1.4.1 AI崗位的增長趨勢與招聘數據全景
1.4.2 企業對AI人才的通用與專業化需求
1.4.3 博士、工程師、實習生：面試難度有何不同
1.4.4 面試官評估標準拆解（思維能力、代碼能力、AI直覺與工程敏感度）
1.5 AI崗位分類與路徑選擇
1.5.1 AI崗位常見分類：算法崗位、平臺崗位、工程化崗位
1.5.2 不同方向對能力結構的側重差異（CV、NLP、多模態、語音與音頻）
1.5.3 大模型團隊崗位構成：預訓練工程師、微調工程師、系統部署工程師
1.5.4 新興崗位崛起：RAG工程師、AI Agent架構師等
1.6 如何選擇大型科技公司、初創公司與研究機構
1.6.1 大型科技公司的流程優勢與成長瓶頸
1.6.2 初創公司的挑戰、自由度與成就感
1.6.3 研究機構的研究節奏與論文導向
1.6.4 如何根據職業目標做出選擇
1.7 面試流程全景解析
1.7.1 通用面試流程拆解：簡歷→電話面試→技術→系統設計→HR
1.7.2 大模型方向的面試題常規結構：代碼+理論+框架
1.7.3 CV方向、LLM方向、多模態方向、語音與音頻方向的系統設計面試解析
1.8 四類技術面試詳解
1.8.1 電話面試：考什麼？如何準備？
1.8.2 深入技術面試：如何用代碼展現清晰的思路？
1.8.3 系統設計面試：AI場景下的設計套路有哪些？
1.8.4 Bar Raiser面試：到底在“Raise”什麼？
1.9 如何優化面試表現？
1.9.1 思維方式比答案更重要：如何打動面試官？
1.9.2 STAR法則在AI項目經驗中的應用
1.9.3 “我不會”也能得高分的表達策略
1.9.4 結構化答題+畫圖習慣=高分技巧組合拳
1.10 常見求職誤區與應對策略
1.10.1 兩種常見誤區：“只會背八股”與“空談技術願景”
1.10.2 項目說不清、答題跳步驟的問題怎麼改？
1.10.3 一問三不知怎麼辦？如何救場？
第2章 機器學習與深度學習基礎
2.1 機器學習基礎概念
題目1 監督學習、無監督學習和強化學習的核心區別
題目2 回歸、分類、聚類的任務類型如何界定？
題目3 損失函數的本質與常見種類
題目4 KL散度
題目5 模型評估指標選擇
題目6 交叉驗證的作用與K-Fold實踐技巧
題目7 過擬合與欠擬合
……
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