本文整理了大模型技术面试的一、二面高频问题，涵盖RoPE相对位置编码原理、LoRA初始化方法、RAG与GraphRAG流程及优势对比、幻觉处理等关键技术点，并附有编程题示例，为大模型求职者提供全面的技术准备指南。
一面
1.RoPE 为什么能实现相对位置编码？比传统绝对位置编码在长文本推理中有什么优势？
2.LoRA 的 A、B 矩阵通常如何初始化？为什么 B 矩阵要初始化为全零？反过来会有什么问题？
3.在参数高效微调中，为什么优先微调 Attention 层的 Q/K/V/O，而不是 FFN 层？
4.RAG 的整体流程是怎样的？哪些环节最容易成为性能瓶颈？
5.RAG 中常见的中间文档丢失中间丢失现象如何缓解？
6.GraphRAG 系统整体流程是怎样的？
7.GraphRAG 相比传统 RAG 的核心优势？
8.GraphRAG 怎么保证召回准确率？
9.数据集中如果有噪声的话, 会导致幻觉, 这里怎么处理的?
10.编辑距离（LeetCode 72）
二面
1.DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-Coder 在架构上有哪些关键区别？
2.Transformer 中因果注意力和双向注意力的核心区别是什么？分别适用于什么场景？
3.如果 RAG 输出错误，怎么判断是检索错了还是生成错了？有做过归因实验吗？
4.RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本区别是什么？
5.GraphRAG 如何解决传统 RAG 的“召回噪声”和“信息碎片”问题？
6.为什么 GraphRAG 能实现更精准的结构化召回？关键依赖是什么？
7.项目：如果不用图数据库，能实现真正的 GraphRAG 吗？为什么？
8.手撕代码题：最长连续递增子序列（LeetCode 674）
最后
近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！
业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰，与其被动应对，不如主动出击，抢先掌握AI大模型核心原理+落地应用技术+项目实操经验，借行业风口实现职业翻盘！
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1、 AI大模型学习路线图
2、 全套AI大模型应用开发视频教程
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3、 大模型学习书籍&文档
4、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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