上周字节跳动的 DeerFlow v2.0 在 GitHub 热榜霸了一周，49K+ Star，MIT 开源。说白了就是一个 AI Agent 操作系统——你定义多个子智能体，它帮你调度、记忆、安全执行。 今天带大家 从零跑通，不讲原理废话，直接上手。 这个项目能干嘛？ 举个例子：你让 DeerFlow "帮我调研 AI Agent 赛道的融资情况，生成一份报告"，它会：  规划拆解 → 主智能体把任务拆成子任务 研究智能体 → 调用搜索工具收集信息 编码智能体 → 在沙箱里跑数据分析脚本 写作智能体 → 把结果整理成结构化报告 记忆系统 → 下次你再问相关问题，它记得上次...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

双非一本，八股刚开始，这个简历能找到实习吗。。。

这份题库不是随便凑出来的 100 道题，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76. 训练和推理为什么要区分开看？答：因为两者关注的目标完全不一样。训练更关注怎么把模型能力学出来，重点在数据、loss、优化器、并行训练和收敛稳定性；推理更关注怎么把模型高效跑起来，重点在延迟、吞吐、显存、并发和成本。很多技术在训练阶段成立，不代表在线推理就划算。所以做大模型不能只会训练或者只会部署，至少要知道这两套问题是分开...