🤖 AI面试专栏

欢迎来到AI面试专栏！这里收录了最新的AI相关面试题、技术要点和面试技巧，帮助您在AI时代的求职竞争中脱颖而出。

🎯 专栏特色

• AI技术面试 - 涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等
• 大模型面试 - ChatGPT、GPT、LLaMA等大模型相关面试题
• AI工程实践 - 实际项目中的AI应用和部署经验
• 面试技巧 - AI面试的独特技巧和注意事项

📚 面试分类

1. AI基础面试

• 机器学习基础 - 监督学习、无监督学习、强化学习
• 深度学习基础 - 神经网络、CNN、RNN、Transformer
• 数学基础 - 线性代数、概率统计、微积分

2. 大模型面试

• 大语言模型 - GPT、BERT、LLaMA等模型原理
• Prompt工程 - 提示词设计和优化
• RAG技术 - 检索增强生成技术
• AI Agent - 智能体架构和应用
• 大模型微调 - 模型微调技术和策略
• 向量数据库 - 向量数据库原理和应用

3. AI工程实践

• 模型部署 - 模型服务化和生产环境部署
• AI平台 - 主流AI平台使用和对比
• 性能优化 - 模型推理性能优化

4. 面试技巧

• 面试准备 - 面试前的准备工作
• 常见问题 - 高频面试题和答案
• 项目经验 - 如何展示AI项目经验

🔥 热门面试题

机器学习

• 什么是过拟合？如何解决？
• 解释一下交叉验证的原理
• 梯度下降和随机梯度下降的区别

深度学习

• 为什么需要激活函数？
• 解释一下反向传播算法
• 什么是注意力机制？

大模型

• GPT和BERT的主要区别是什么？
• 什么是Few-shot Learning？
• 如何评估大语言模型的性能？
• 什么是LoRA微调技术？
• RAG系统的完整流程是什么？
• 如何选择适合的向量数据库？

📈 学习路径

入门级面试准备

1. 掌握机器学习基础概念
2. 理解深度学习基本原理
3. 熟悉常见算法和模型
4. 准备基础项目经验

进阶级面试准备

1. 深入理解大模型原理
2. 掌握Prompt工程技巧
3. 了解RAG技术和向量数据库
4. 掌握模型微调技术
5. 了解模型部署和优化
6. 准备复杂项目案例

专家级面试准备

1. 掌握前沿AI技术（Advanced RAG、Modular RAG等）
2. 具备大规模AI系统架构设计能力
3. 有大规模AI项目部署和优化经验
4. 具备AI技术团队领导力
5. 深入理解AI技术发展趋势

💡 面试小贴士

• 保持学习 - AI技术发展迅速，持续学习是关键
• 实践项目 - 理论结合实践，准备具体的项目案例
• 关注前沿 - 了解最新的AI技术发展趋势
• 准备问题 - 面试时准备一些有深度的问题

🎉 开始准备

选择您感兴趣的面试方向，开始您的AI面试准备之旅吧！

💡 提示: 建议先从基础开始，逐步深入，同时关注实际项目经验的积累。