THE COMPLETE GUIDE · 2026

LLM / AI 大模型
面试准备指南

一份面向字节 / 阿里 / 腾讯 / Meta / DeepMind / OpenAI / Anthropic 的 AI 算法工程师 系统面试准备路径。覆盖基础数学到前沿论文的完整技术栈， 配合 960 篇深度解答、可运行的代码题、以及 AI 驱动的模拟面试——不是又一份过时的八股。

960深度题解
351LLM
336多模态
273RAG
46主题章节
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§ 1 · 基础认知

AI 面试到底考什么

和传统后端 / 前端面试不同，AI 算法工程师面试是多维度综合考察。 经过对 2024-2026 年上百份一线大厂面经的聚类分析，AI 面试可以归纳为四大维度：

①
基础公式推导
Self-Attention、Softmax、交叉熵、反向传播——面试官希望你能在白板上一步步写出来，不能只是背概念。
②
论文理解深度
最近 1-2 年的关键论文：RoPE、FlashAttention、vLLM、DeepSeek R1、Qwen-VL……考察你是否跟进领域前沿。
③
代码实现能力
手写 MHA、KV Cache、BPE Tokenizer、实现一个 Attention Kernel——既考算法也考工程。
④
系统设计思维
设计一个 RAG 问答系统 / 一个 LLM 推理服务 / 一个多模态模型训练 pipeline——考察架构能力。

不同段位（校招 vs 社招 P5 / P6 / P7）侧重不同，但四个维度都会被触及。 Mentra 的内容库围绕这四类构建——960 篇深度答案、真实可运行的 LeetCode 和 ML Coding 题、 AI 全流程模拟面试。

§ 2 · 学习路径

8 步从基础到前沿

这不是一张静态列表——每一步都链接到 Mentra 对应章节的深度内容，含完整公式推导、代码实现和面试考点。

  1. 01

    数学与机器学习基础

    所有 AI 面试都绕不开的底层——矩阵、概率、梯度、优化。不牢就是空中楼阁。

    → 矩阵的秩、行列式、迹→ 最大似然估计 MLE→ 梯度下降与 Adam
  2. 02

    NLP 与语言模型基础

    从 Word2Vec 到 BPE Tokenization——面试官常用这些热身题试探你的基础扎不扎实。

    → Word2Vec Skip-gram 推导→ BPE 分词原理
  3. 03

    Transformer 架构（必考）

    Self-Attention、Multi-Head、RoPE、FlashAttention——这部分答不清楚就别想进场。

    → Self-Attention 公式推导→ 为什么除以 √d_k→ RoPE 旋转位置编码
  4. 04

    预训练 & SFT

    理解 GPT / BERT / LLaMA 的训练范式、LoRA / QLoRA / DoRA 参数高效微调。

    → Causal LM vs MLM→ LoRA 原理与实现
  5. 05

    对齐（RLHF / DPO / GRPO）

    2025 年后面试新高频——PPO、DPO、GRPO 的目标函数差异、Reward Hacking 的应对。

    → RLHF 完整流程→ DPO vs PPO
  6. 06

    推理加速 & 部署

    vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、KV-Cache、量化——有硬件工程背景加分项。

    → vLLM 与 PagedAttention→ INT4 / AWQ / GPTQ 量化
  7. 07

    RAG（~100 题专项）

    RAG 已成独立赛道——向量数据库、Chunking、Reranker、GraphRAG、Agentic RAG。

    → Embedding 模型对比→ Chunking 策略→ GraphRAG 家族
  8. 08

    多模态（MLLM / VLM）

    CLIP、LLaVA、Qwen-VL、Gemini——视觉推理 + Omni 全模态是 2026 年最热门主题。

    → CLIP 训练原理→ LLaVA 架构详解
§ 3 · 高频综合题

大厂最常问的 20 题

从 §15.1 "面试高频综合题" 抽取。这些题在字节、阿里、腾讯、Meta、Google 2024-2026 年 AI 岗面试中反复出现。每题都有 Mentra 的完整解答。

  1. 01为什么 Transformer 要除以 √d_k？不除会发生什么？→
  2. 02Pre-Norm vs Post-Norm 的训练稳定性对比？→
  3. 03RoPE 相对 Sinusoidal、ALiBi 的优势？→
  4. 04MHA / MQA / GQA / MLA 如何选？→
  5. 05LoRA 为什么有效？秩如何决定？→
  6. 06推导 DPO 损失函数并说明与 PPO 的联系？→
  7. 07KV Cache 显存计算公式？给 LLaMA-7B @ 32k 算一遍。→
  8. 08INT4 量化为什么几乎无损？哪些层最敏感？→
  9. 09RAG 检索不准如何系统性优化（召回/排序/生成）？→
  10. 10幻觉根因与系统化缓解策略？→
  11. 11灾难性遗忘的成因与解法？→
  12. 12Scaling Law 对实际训练的指导意义？→
  13. 13MoE 负载均衡如何设计？→
  14. 14为什么现代 LLM 普遍是 Decoder-only？→
  15. 15从 0 设计一个企业级 RAG 系统（数据/索引/检索/生成/评估/监控）？→
  16. 16从 0 训练一个 7B 模型（数据/算力/并行/调参）？→
  17. 17Agent 落地的难点与工程化方案？→
  18. 18复现 o1 / R1 类 Reasoning 模型的完整路径？→
  19. 19高并发推理服务的 QPS / TTFT / 显存三角权衡？→
  20. 20如何评估一个新发布的开源模型（能力/安全/成本）？→
§ 4 · 三大技术栈

按技术方向深挖

LLM15 章 · 351 题
大语言模型

从 Transformer 基础到 RLHF 对齐、推理加速、Agent——完整覆盖通用 LLM 技术栈。

MLLM18 章 · 336 题
多模态大模型

CLIP / LLaVA / Qwen-VL / Gemini——视觉语言模型、视频理解、全模态 Omni。

RAG13 章 · 273 题
检索增强生成

Embedding / Chunking / Rerank / GraphRAG / Agentic RAG——2025 后独立赛道。

§ 5 · 常见问题

FAQ

Q01AI 算法工程师面试一般考哪几类题？▾
通常是四类混合：(1) 基础概念题（Transformer、Attention 公式推导）；(2) 论文解读题（最近的 DeepSeek R1、vLLM、FlashAttention 等）；(3) 代码实现题（手写 Self-Attention、KV Cache）；(4) 系统设计题（设计一个 RAG 系统、LLM 推理服务）。Mentra 覆盖全部四类。
Q020 基础转 AI，从哪里开始？▾
按本页 '学习路径' 01→08 顺序走。前两章（数学 + NLP 基础）先啃完再进 Transformer，否则看不懂公式。全程配合 Mentra 的 AI 评分功能边学边测。
Q03准备多久能投大厂 AI 岗？▾
有 CS 本科基础的约 3-6 个月系统学习 + 200+ 篇深度题解可投。没基础需 8-12 个月。Mentra 的 960 篇结构化内容就是为了压缩这个周期。
Q04Mentra 和牛客 / LeetCode 有什么不同？▾
牛客是八股集散地，LeetCode 是通用算法。Mentra 三者结合：(1) 960 篇 AI 专属深度题解（含完整公式推导）；(2) 可运行的 LeetCode + ML Coding；(3) AI 真实对话式模拟面试。我们写深度内容、持续跟进最新论文。
Q05为什么要专门做一个 AI 面试网站？▾
AI 技术迭代太快——三个月前的 KV-Cache 方案可能今天就过时了。传统面经站点内容过时率极高。Mentra 每周跟进最新论文（vLLM、DeepSeek、Qwen-VL 等），内容像一本活的技术手册。
Q06面试被问到最新论文怎么办？▾
Mentra 的 '前沿专题' 章节（LLM §14、RAG §12、MLLM §17）专门跟进 2025-2026 最新工作，涵盖长上下文、推理模型、Reasoning-Intensive RAG、世界模型等。面试前刷完能显著提升'前沿敏感度'印象分。
Q07校招和社招准备思路有什么不同？▾
校招重基础（前 5 章）+ 一个完整的项目深度讲清；社招重系统设计（第 13 章工程与部署）+ 横向广度（RAG / 多模态）。Mentra 的 '面试高频综合题'（§15.1）两条线都覆盖。
Q08我需要会写 CUDA 吗？▾
普通 AI 算法岗不需要。但如果面 LLM Infra、推理加速、MLSys 方向则需要。Mentra 的 §7（推理加速）和 §13（工程部署）章节有涉及硬件相关考点。

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