本文详细解答了NLP算法工程师岗位面试中的12个核心问题，涵盖Word2Vec与BERT的区别、注意力机制、Transformer架构、BERT与GPT的差异、大模型预训练资源需求、参数高效微调技术(如LoRA)、推理优化方法以及多模态模型实现等。：在Decoder的自注意力层中，通过一个掩码矩阵，将当前位置之后的所有位置都遮盖掉（设置为负无穷，经Softmax后变为0）。：使用各自的编码器处理不

从数学角度看，上下文工程的核心是从将上下文视为单一字符串（C = prompt）转变为一个动态组装的、结构化的信息集合。这个转变是理解其科学性的第一步。这里的A代表一个编排函数（Orchestration Function），它就像一位指挥家，将各种不同来源的信息（c）智能地组合成一段连贯、高效的最终上下文，然后才送入大语言模型。

简单来说，Embedding 是一种将非结构化数据（如文本、图像、音频）转化为计算机可理解和处理的数值向量（一组数字）的技术。语义上相似的数据，在向量空间中的位置也相近。例如，通过 Embedding，计算机能理解“北京”和“上海”是相似的，因为它们都是城市；而“北京”和“苹果”则相差甚远。这种距离的远近，让计算机能够像我们人类一样，感知和处理复杂的概念关系。向量化的过程不是手动进行的，而是由模型

本文系统介绍自进化AI智能体，一种能根据环境反馈自动优化配置、实现终身学习的新范式。提出安全进化的三定律和四阶段演进模型(MOP→MASE)，建立统一优化框架并分类评述50余种优化技术。开源框架EvoAgentX实现了从单智能体提示优化到多智能体协作拓扑进化的全流程应用，为AI在医疗、编程等领域的可持续应用提供理论基础和实践路径。近年大型语言模型（LLM）的突破催生了AI智能体的发展，它们能自主规

本文系统介绍自进化AI智能体，一种能根据环境反馈自动优化配置、实现终身学习的新范式。提出安全进化的三定律和四阶段演进模型(MOP→MASE)，建立统一优化框架并分类评述50余种优化技术。开源框架EvoAgentX实现了从单智能体提示优化到多智能体协作拓扑进化的全流程应用，为AI在医疗、编程等领域的可持续应用提供理论基础和实践路径。近年大型语言模型（LLM）的突破催生了AI智能体的发展，它们能自主规

知识图谱，作为人工智能和语义网技术的重要组成部分，其核心在于将现实世界的对象和概念以及它们之间的多种关系以图形的方式组织起来。它不仅仅是一种数据结构，更是一种知识的表达和存储方式，能够为机器学习提供丰富、结构化的背景知识，从而提升算法的理解和推理能力。在人工智能领域，知识图谱的重要性不言而喻。它提供了一种机器可读的知识表达方式，使计算机能够更好地理解和处理复杂的人类语言和现实世界的关系。通过构建知

Mem0 和 Mem0-g 通过动态提取信息、智能更新和高效检索，为解决大语言模型（LLM）的长期记忆问题提供了一个强大且实用的解决方案。它们成功地在推理精度、响应速度和部署成本之间取得了理想的平衡。

大模型算是当之无愧最火的一个方向了，作为新时代的风口，大模型不仅在科技领域引起了广泛关注，也为求职者提供了新的职业路径。面对这样的机遇，很多人开始思考：转行做大模型，是不是一个更好的选择？

RAG技术的出现，不仅解决了大模型的固有缺陷，更为企业级AI应用开辟了一条可行的道路。从金融合规到医疗诊断，从智能制造到教育培训，RAG正在各个领域展现其变革力量。

还指出了未来研究面临的挑战和问题，为研究人员和从业者提供全面指导。