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...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

28届找小厂实习，沟通了一百多一个面试都没有，简历投了十份但是都没后续了，不知道问题出在哪，是项目问题吗，有没有大佬帮我看看。

最近影石秋招真的让我情绪反复横跳。原本已经决定放弃这家公司，但随着薪资不断上调，又让我重新燃起了冲一把的想法。整个面试过程下来，最大的感受就是——面试强度很高，几乎是全方位拷打，从项目细节到底层原理，没有任何水分。一面主要围绕项目深挖和工程能力展开，尤其是嵌入式系统、通信协议以及AI推理优化，细节问得非常深入，比如传感器数据处理、I2C/SPI底层机制，以及模型推理和性能优化等内容，基本每个点都能继续往下追问。二面则更偏向基础和底层能力考察，包括C/C++语言本身、数据结构、内存模型，以及一些算法思路，同时也会结合项目继续深入，比如推理框架优化、SIMD加速等，整体更考察理解深度而不是表面知识...