觉得大中厂面试太难的，完全是准备不够充分，没准备就去面试完全浪费时间，更是对自己的不负责！今天给大家分享一下我整理的大模型面试专题和答案，其中大部分都是面试常见高频面试题，可以参考下查漏补缺祝大家早日拿offer呀！

2025年，随着Claude 、ChatGPT、Gemini Pro等大模型能力的跃升，AI Agent成为科技领域最炙手可热的话题。这些Agent不再只是被动回应，而是展现出惊人的主动性：它们能理解复杂指令、分解任务目标、持续追踪进度，甚至在完成任务时像人类助手一样主动提供建议。

2025年，随着deepseek的爆火，AI大模型在医疗健康领域展现出强大的创新活力和商业潜力，各类应用场景不断深化，市场规模持续扩大。本文将从应用领域、市场发展及未来趋势等维度，全面回顾AI大模型在医疗健康领域的发展现状。1. 药物研发医药研发领域成为AI大模型最具突破性的应用场景之一。华为云"盘古大模型"和英矽智能"ChatPandaGPT"在肿瘤标志物挖掘和新药研发加速方面取得显著成果。

2025年初deepseek爆火，AI大模型，正在构建的颠覆力，为了更好的入局AI大模型，，包含🔻 压缩技术中，为什么量化要优于剪枝、蒸馏？🔻 如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier？🔻 包含有异常值outlier的特征如何量化？🔻 模型剪枝的技术背景🔻 模型剪枝具体方法🔻 模型剪枝前沿方法🔻 语言模型剪枝实例🔻 AI作画–以文生图🔻 扩散模型是什么🔻 扩散模型工作拓展🔻 扩

本文将从三个方面，带您一文搞懂GAN的本质GAN架构一、生成器（Generator）功能：负责生成新的数据样本。结构：通常是一个深度神经网络，输入为低维向量（如随机噪声），输出为高维向量（如图片、文本或语音）。训练目标：生成尽可能真实的数据，以欺骗判别器。二、判别器（Discriminator）功能：负责区分输入的数据是真实数据还是由生成器生成的假数据。结构：同样是一个深度神经网络，输入为高维向量

使用 LangChain 封装的模型实例通过 get_model_instance_by_model_user_id、embed_query、invoke 以及 stream 等方法，实现 LLM 整体调用，无缝对接大语言模型推理服务。构造上下文和消息列表利用 HumanMessage、SystemMessage 等消息类型将系统提示、历史对话、用户输入等进行整合，作为调用 LLM 的输入。调用向

DeepSeek爆火！，这些岗位将会是未来的香饽饽…涵盖算法、工程、产品运营等岗位。而DeepSeek作为国产AI大模型的，近期的信息引爆了整个AI行业。尤其是，让许多从业者和求职者跃跃欲试。那么，现在到底需要什么样的AI人才？普通人有没有机会进入AI行业？那么今天已DeepSeek为例来详细解析！根据近期招聘信息，DeepSeek的岗位主要集中在等四大方向，具体包括：📌💰💰💰✅（年薪最高

2月19日，整体人才解决方案服务商科锐国际发布《2025人才市场洞察及薪酬指南》报告，助力企业和人才洞察市场新变，把握趋势先机。作为连续13年发布的人才市场趋势权威风向标，报告基于内部专家顾问访谈、实际委托招聘岗位及人才库数据分析、大数据对比，深度揭示了在科技创新、产业升级和结构调整等多重因素共振下，企业增长模式变革、组织能力与个人能力升级面临新要求，而这些新要求正加速人才市场的结构性趋势变革。在

检索增强生成（RAG）已成为一种强大的技术，用于增强大型语言模型的能力。RAG框架结合了基于检索的系统的优点和生成模型的优点，能够提供更准确、更具上下文意识且更及时的响应。随着对复杂AI解决方案的需求不断增长，GitHub上出现了许多开源的RAG框架，每个框架都提供了独特的功能和能力。

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