本文是2025年大模型面试宝典，重点解析RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术。涵盖17个高频面试题及详细解答，包括RLHF原理、训练流程、奖励模型、价值模型等核心概念。特别针对Deepseek等热门大模型，强调MLA注意力、MTP、GRPO等关键技术点。适合准备大厂面试的算法工程师，帮助掌握大模型对齐人类价值观的核心技术，提升面试竞争力。

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本文详细解析了Transformer架构，这是大语言模型的核心组成部分。文章从NLP基础概念讲起，介绍了词向量嵌入、RNN和LSTM的发展历程，然后深入探讨了Transformer的关键组件，包括输入嵌入、位置编码、多头自注意力机制、残差连接和层归一化等。特别强调了Transformer如何通过并行训练克服传统序列模型的局限性，以及其在自然语言处理领域的重要应用价值。

本文详细解析了Transformer架构，这是大语言模型的核心组成部分。文章从NLP基础概念讲起，介绍了词向量嵌入、RNN和LSTM的发展历程，然后深入探讨了Transformer的关键组件，包括输入嵌入、位置编码、多头自注意力机制、残差连接和层归一化等。特别强调了Transformer如何通过并行训练克服传统序列模型的局限性，以及其在自然语言处理领域的重要应用价值。

这篇文章系统介绍了大模型提示词工程的基础知识和实用技巧。阐述了四大原则：语种差异、专一主题、简洁明了和避免歧义。详细讲解了七大实用技巧：角色扮演、提供例子、指定输出格式、限制约束、背景上下文、持续迭代和元提示词。强调随着模型智能化，掌握提示词技巧的人将建立"能力护城河"，释放出普通用户难以想象的生产力，帮助更有效地引导AI生成高质量输出。

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本文指出企业应用AI效果不佳的根本原因在于知识而非AI技术。作者提出"第二大脑化"解决方案：通过PARA系统管理知识、创建原子笔记和建立反向链接，将知识转化为可计算的资产。当知识具备结构、元数据和关系时，AI才能成为高效的复用引擎，而非放大混乱的工具。强调在使用AI前，应先确保知识库可被机器理解，这样才能真正发挥AI的价值。

文章介绍了上下文工程这一提示词工程的演进，关注如何筛选和管理AI智能体的有限上下文资源。探讨了上下文与提示词工程的区别、上下文作为稀缺资源的重要性、高效上下文的构成要素、上下文检索策略及长期任务管理技术（压缩、结构化笔记、子智能体架构）。核心原则是用最小规模的高价值tokens确保预期结果。

文章介绍了上下文工程这一提示词工程的演进，关注如何筛选和管理AI智能体的有限上下文资源。探讨了上下文与提示词工程的区别、上下文作为稀缺资源的重要性、高效上下文的构成要素、上下文检索策略及长期任务管理技术（压缩、结构化笔记、子智能体架构）。核心原则是用最小规模的高价值tokens确保预期结果。

本文介绍了RAG（检索增强生成）技术的7个核心概念及其在大模型应用中的重要性。RAG通过信息检索和内容生成结合，有效避免大模型幻觉。文章详解了向量数据库、混合检索、分块嵌入与索引、重排序、上下文融合、准确率与召回率、知识图谱等关键技术，并阐述了RAG系统的运行流程，强调这些技术对提升AI产品经理专业能力的重要性。