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...

一开始签了个AI coding什么的，当时想欸这么好可以用AI？（似乎那个AI coding是ai面试？）然后再看又是切屏不计入，又是允许本地IDE，干脆直接chatgpt启动了出来和大家讨论发现好像不能用AI上小红书搜发现这么干的不是少数，尤其是本地IDE直接是cursor和trae的而且发现这个问题去年秋招就有人问过，更离谱的是当时有的人问HR，有的HR说可以有的说不可以现在发了邮件去问招聘团队了，感觉是细则没写清楚要是直接说不能用不如直接签到题走人更省时间

1. FreeRTOS 中任务栈溢出是如何检测的？configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 的两种模式有什么区别？答：FreeRTOS 提供两种栈溢出检测方式，通过 configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 配置：模式1：在任务切换时检查栈指针是否超出栈边界。速度快，但如果溢出后栈指针又回来了，可能漏检。模式2：在任务创建时用固定值（0xA5）填充整个栈空间，切换时检查栈末尾的几个字节是否被改写。检测更可靠，但有轻微性能开销。两种模式都会在检测到溢出时调用 vApplicationStackOverflowHook()，用户在这里处理错误（比如打印任务名...