阿里淘天大模型算法实习面经 好难啊

备战AI技术研发岗（算法/大模型/多模态）面试，刷题不能盲目！以下题单覆盖面试90%高频考点，不用贪多，刷透这些就够了！一、算法基础必刷题（重中之重，刷50-60题）核心目标：应对面试手撕代码，基础不丢分，这是入门门槛，不能偷懒！刷题范围：LeetCode 中等难度为主，重点刷数组、链表、栈队列、二叉树、动态规划、贪心，不用刷难题怪题，聚焦高频题。必刷重点：两数之和、二叉树的遍历（前中后序，递归+迭代）、最长回文子串、最长递增子序列、LRU缓存机制、TopK问题、二分查找（各种变体）。刷题数量：每天1-2题，总共刷50-60题，刷完复盘总结，确保同类题能举一反三，避免刷了就忘。二、机器学习必刷...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.什么是大语言模型的涌现能力？目前对该现象的研究有哪些发现？2.什么是 Embedding？词嵌入和句嵌入有何不同？3.大语言模型中的 Tokenization 是如何工作的？不同模型的分词算法有何差异？4.简述大语言模型中的 Prompt Engineering 技巧，如何设计有效的提示词提升模型输出质量？5.对比 Zero-Shot、Few-Shot 和 In-Context Learning，它们在大语言模型中的应用场景和局限性分别是什么？6.什么是 LoRA？它在大语言模型微调中的优势和原理是什么？7.大语言模型的 RLHF 训练流程是什么？它存在哪些潜在风险？8.介绍一下大语言模型中的知识蒸馏，它如何用于压缩模型体积？9.DeepSeek 优化了哪些？为什么不用 PPO，而是用 GRPO？10.对比大语言模型的增量推理和传统推理方式，增量推理的优势和实现难点是什么？11.大语言模型在推理时出现幻觉现象的原因是什么？有哪些缓解方法？12.大语言模型的长文本处理能力有限，目前有哪些技术可以缓解这一问题？13.什么是大语言模型的上下文窗口？扩展上下文窗口对模型性能有何影响？14.目前多模态大语言模型是如何融合文本与图像信息的？15.如何评估大语言模型的性能？常见的评测指标和基准数据集有哪些？16.单个 LLM 能否帮助用户完成完整行程规划，比如从出行到酒店都订好票？

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身边真的有两种极端：有人在大厂天天做重复工作，进步很慢；也有人在小厂独当一面，从需求到上线全流程参与，成长飞快。小厂不是坑，关键看有没有核心业务、能不能接触真实项目、有没有转正机会。建议别只看名头，适合自己现阶段、能学到东西，比盲目追大厂更重要。