随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展和应用的日益普及，行业对顶尖人工智能工程师的需求也达到了前所未有的高度。高级工程师的面试不再仅仅考察基础算法或模型使用，而是更深入地探究候选人对大模型核心原理、系统架构、应用生态以及性能优化的理解。本报告旨在梳理和解析当前（截至2025年9月）人工智能大模型高级工程师面试中的核心高阶问题，涵盖大模型结构、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、向量数据

随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展和应用的日益普及，行业对顶尖人工智能工程师的需求也达到了前所未有的高度。高级工程师的面试不再仅仅考察基础算法或模型使用，而是更深入地探究候选人对大模型核心原理、系统架构、应用生态以及性能优化的理解。本报告旨在梳理和解析当前（截至2025年9月）人工智能大模型高级工程师面试中的核心高阶问题，涵盖大模型结构、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、向量数据

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MCP（大模型上下文协议）是一种新兴的协议，旨在优化大模型的上下文管理与交互方式。随着大模型在自然语言处理、图像识别等领域的广泛应用，模型与外部环境的交互变得日益复杂。传统的交互方式在处理大规模上下文信息时存在效率低下、信息丢失等问题。MCP协议正是为解决这些问题而诞生的。它最早由一群专注于大模型优化的研究人员提出，旨在通过标准化的协议来提升大模型的上下文处理能力，从而推动大模型技术的进一步发展。

人工智能（Artificial Intelligence）就是让机器具有人类的一样的智慧，有人类的视觉、听觉、阅读、写作等能力。人类大脑是经过了上亿年的进化才形成的复杂结构，但我们至今仍然没有完全了解其工作机理。虽然随着神经科学、认知心理学等学科的发展，人们对大脑的结构有了初步的了解，但对大脑的智能究竟是怎么产生的还是未知。我们并不理解大脑的运作原理，以及如何产生意识、情感、记忆等功能．因此，通过

SSD模型是一种深度学习的目标检测模型。与其他目标检测模型相比，SSD模型具有更高的检测速度和更好的检测效果。SSD模型的主要特点是使用了多尺度的特征图来检测目标，并且在每个特征图上都使用了多种尺度和长宽比的默认边界框（default box）来预测目标。SSD模型的训练主要包括两个部分：一部分是对默认边界框的位置进行回归，调整其与真实边界框的匹配程度；另一部分是对每个默认边界框进行分类，确定其是

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式。本文将介绍几种算法优化器，并展示如何使用PyTorch中的算法优化器，我们将使用MNIST数据集和一个简单的多层感知器（MLP）模型。本文仅用于演示不同优化器的用法，实际应用中可能需要调整超参数以获得最佳性能。

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型19-手把手利用pytorch框架搭建目标检测DarkNet模型，并展现网络结构。随着深度学习技术的不断发展，各种卷积神经网络模型层出不穷，其中DarkNet作为一种快速、精准的目标检测模型，在计算机视觉领域得到了广泛的应用。本文将详细介绍DarkNet模型架构与原理，并通过实例训练演示其在目标检测任务中的应用。

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型14-手把手搭建MnasNet模型，并实现模型的训练与预测，本文将介绍MnasNet模型的原理，并使用PyTorch框架构建一个MnasNet模型用于图像分类任务，让大家充分了解该模型。

在生成式人工智能取得重大突破的当下，视觉艺术创作正在迎来一场彻底的技术变革。本文将为数字艺术家介绍一套创新的工作流程方案，帮助创作者快速掌握新一代创作工具的使用方法。