最近这一两周不少大厂都已经开始秋招面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。今天分享我们一星球成员面试 minimax 大模型岗一面、二面面经。面试题涉及项目、论文、八股都会问到，难度中规中矩，想找大模型方向的同学可以了解下，有什么问题欢迎评论区交流后续我会继续分享同学们的面试经验，希望能够帮助大家拿下满意的 offer 这份《AI

大部分常用的 Python 库，在定义插件时都可以直接导入（比如 json，time，random）。其他一些必要的模块（比如 requests，datetime等），还可以从左侧的依赖包中添加，这就给了插件模块比代码模块高了几个维度的灵活性。

Transformer架构最初由谷歌研究人员于2017年在论文《注意力就是你所需要的一切》（"Attention Is All You Need"）中提出。这一架构的诞生标志着自然语言处理领域的一次重大突破，因为它彻底颠覆了传统的序列到序列学习模型的设计思路。在此之前，基于循环神经网络（RNN）的模型在机器翻译、语音识别等任务中占据主导地位，但RNN的串行处理方式使其计算效率低下，时间复杂度为O(

最近看到很多文章都在谈mcp，但是很多文章都会给人一种感觉——看了，也好像啥也没看。本质上还是没懂，今天我们一起来学习下啥是mcp,让我们在一个极短的时间内，以说人话的方式，快速吃透它，让它为您所用。

AI面试官可以根据简历迅速提出相关问题，甚至在某些方面进行追问，就像安踏体育用品集团有限公司的AI面试，以卡通形象出现，虽然声音机械化，但能快速评估面试者的各项能力。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。：在AI面试之前，建

本文回顾了作者一年前初次接触Transformer模型时的困惑，特别是对Self-Attention机制的理解。作者通过重新阅读相关论文，深入探讨了Self-Attention的核心概念，包括QKV矩阵的作用、向量内积的几何意义以及矩阵运算的核心思想。文章详细解释了键值对注意力的公式，并通过实例展示了矩阵XXT的意义，即通过内积计算向量间的相关性。此外，作者还讨论了Softmax操作在注意力机制中

我们之前开发了一个SPMS的智能生产管理系统，其中包含了很多资源管理(ERP)库存管理(WMS)生产管理(MES)等功能，前段时间MCP在国内火了起来，我们也顺带的给这个开源管理系统加上了几个MCP工具的功能，可以参考之前我们发布的文章我们和目前主流的STDIO模式的MCP工具不一样，我们使用的是MCP的SSE/HTTP模式，所以本文不涉及STDIO模式的MCP的实现和内容。今天我们分享了在这个开

maxkb.cn/好了，基本就是这些啦，再推荐一本关于大模型的书，叫做《大模型导论》，希望AI时代，我们每个人都能找准自己的定位，利用好AI，增强自己，而不是被取代。最后再多说一句，大模型飞速发展，存在信息差是肯定的，如果你真的不了解AI，短期内也不想了解，就不要轻易相信那些在你面前扯各种AI概念的人，尤其是不熟的人，现在这方面的诈骗也挺多的，保护好自己。

Reinforcement Learning for all Scenarios，二次强化学习阶段，旨在提高模型的有用性和无害性，同时优化其推理能力，对于推理数据，用基于规则的奖励来指导数学、代码和逻辑推理领域的学习过程。deepseek 方案最重要的步骤是 DeepSeek-R1-Zero，用了一个 cot 的 prompt 模板，然后一堆基于规则的 reward 模型，强化学习用的 GRPO，

在 Transformer 架构中，多头自注意力机制允许模型从不同的子空间视角同时捕捉输入序列中的信息，每个头专注于输入序列的不同部分，然后将这些头的输出结果拼接起来，从而极大地增强了模型对输入序列的表达能力。在面试前，梳理自己参与过的与大模型相关的项目，包括项目的背景、目标、所采用的技术方案、遇到的问题及解决方案。在介绍项目时，要突出自己在项目中的角色和贡献，例如在模型选择和调优过程中，如何根据