本文总结了作者在腾讯、阿里、百度等公司的大模型算法岗面试经历。面试内容涵盖了大模型的基础知识、结构差异、位置编码、预训练与推理、RLHF（包括PPO和DPO的区别）、超长上下文处理、智能体组件等。此外，还涉及了数据清洗、模型幻觉、复读问题、工具调用等实际应用问题。面试官注重考察候选人的基础知识、项目经验、问题解决能力以及对大模型技术的深入理解。整体面试体验良好，面试官专业且愿意深入探讨，面试难度适

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，