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挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

这份题不是随便凑出来的 100 道，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道1. Transformer 的整体结构是什么？答：Transformer 最早是 Encoder-Decoder 结构。Encoder 每层主要是多头自注意力和前馈网络，Decoder 每层除了 masked self-attention 和前馈网络，还多了一个 cross-attention，用来关注 Encoder 的输出。不过...