伯乐老师

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• AI大模型热门面试题
• 面试题 01：大语言模型（LLM）的“上下文窗口”是什么？突破长上下文有哪些常见技术？
• 面试题 02：生成参数详解：Temperature、Top-P、Top-K 在实际业务中该如何调优？
• 面试题 03：深入理解 Embedding：词向量的本质是什么？在 AI 应用中有哪些典型使用场景？
• 面试题 04：Token 是如何计算的？如何解决多语言环境下的 Token 消耗过快问题？
• 面试题 05：开源模型 vs 闭源 API：在企业级项目中如何做技术选型？
• 面试题 06：Zero-Shot、Few-Shot 与 CoT（思维链）：它们分别适用于什么复杂度的任务？
• 面试题 07：如何有效缓解大模型的幻觉问题？
• 面试题 08：在复杂业务中如何对 提示词进行版本控制与动态组装？
• 面试题 09：如何稳定地让大模型输出符合业务规范的 JSON 或 XML 格式数据？
• 面试题 10：一个标准 RAG 系统的完整数据流转过程是什么样的？
• 面试题 11：如何解决切分导致的上下文语义断裂问题？
• 面试题 12：向量数据库与传统关系型数据库在底层原理有什么不同？
• 面试题 13：讲讲 RAG 的多路召回与重排？为什么它们在生产环境中必不可少？
• 面试题 14：如何利用大模型对用户的原始提问进行改写、拆解或扩展？
• 面试题 15：AI Agent 的四大核心组件（感知、记忆、规划、行动）在代码层面是如何实现的？
• 面试题 16：Function Calling（函数调用）的底层原理是什么？模型是如何知道该调用哪个 API 的？
• 面试题 17：ReAct（Reason + Act）模式详解：它是如何让大模型具备逻辑推理与执行能力的？
• 面试题 18：多智能体协作：AutoGen/MetaGPT 等框架通常用来解决什么业务痛点？