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大厂面试真题精选

RAG / Agent / 微调 / 推理优化,每题附详细解析。

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LLM 知识图谱

手机 / 电脑双版壁纸,知识体系一眼看清。

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2025 面试趋势

各厂考核重点 + 各模块复习优先级。

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LoRA / FlashAttention / KV Cache 公式速记版。

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精选课程

围绕大模型从基础到进阶的真实学习路径,覆盖 RAG、AI Agent、模型微调与 LLM 应用开发等核心方向。按主题灵活拆分,支持按需选学,帮你由点及面地搭建完整的大模型知识体系。

精选论文

从基础到进阶,系统掌握大语言模型核心知识。点击时间轴节点,探索每个阶段的学习内容。

RLHFHuman PreferencesReinforcement Learning

RLHF:用人类偏好训练大模型

开创性地提出用人类偏好替代手工设计奖励函数的强化学习范式。通过让人类比较模型输出,隐式定义目标函数,为后来 ChatGPT 等模型的对齐训练奠定了核心方法论基础。

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TransformerAttentionArchitecture

Transformer:Attention Is All You Need

提出 Self-Attention 机制,摒弃 RNN/CNN,成为现代大语言模型的基石。理解 Transformer 是理解 LLM 一切后续发展的起点。

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GPT-1Pre-trainingFine-tuning

GPT-1:生成式预训练

证明「无监督预训练 + 有监督微调」范式的有效性,开启了大规模无监督预训练语言模型的新纪元。

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BERTMasked LM双向编码

BERT:双向编码器表示

通过 Masked Language Model 和 Next Sentence Prediction,展示了双向上下文表示的强大能力,引领了 NLU 任务的浪潮。

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GPT-2Zero-shotScaling

GPT-2:无监督多任务学习

提出更大规模的模型可以在没有任务特定训练的情况下完成多种下游任务,展示了 Scaling Laws 的惊人潜力。

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精选题库

从高频面试到实战场景,我们为你精心整理大模型相关核心题目,并持续更新。真题 PDF 在小红书「兔老板工作室」持续更新,私信「资料」直接领取。

🧩

体系覆盖

覆盖架构、数据、训练、推理、RAG、对齐、评测与 Agent 等核心模块。题目按难度递进,可按模块拆分刷题,也可按路线系统学习,形成完整的知识版图。

🛠️

实战价值

聚焦真实工程中的关键决策与常见坑点。每道题强调「为什么这样做」,帮助理解方案选择的利弊权衡,从「会用」进阶到「会优化」。

💡

学习体验

每题配完整解析与关键点总结,不只给答案,更给思考路径。模块化结构配合梯度难度设计,把「知识点」变成「决策力」。

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技术干货

互老师 在小红书持续输出的技术内容,覆盖 LLM 基础、位置编码、训练算法等方向。

100+
真实面试官经验
10K+
公众号读者
2 本
大模型专著作者
8 期
课程迭代打磨

为什么选兔老板

市面上大模型课程不少。我们和"知识整理型"课程的区别,看这一张表就懂。

对比项 免费资料 / 八股文 其他付费课程 兔老板
内容来源互相拼接的笔记讲师团队整理100+ 真实面试沉淀
面试题讲解只给答案给答案+部分解析面试官视角:讲「为什么问」+ 踩分点在哪
简历指导2 次 1v1 优化
模拟面试全真 1v1 模拟
持续更新看作者心情半年度更新月度更新,跟上 2026 趋势
讲师身份学生 / 自学博主在职工程师资深算法工程师 · 真实面试过 100+ 人
退款保障7 天3 天无理由

学员怎么说

真实反馈是我们最看重的资产。每一份评价都是学员授权后公开的。

★★★★★

之前自学了半年 LLM,看啥都会,一面试就崩。互老师的真题精讲帮我把零散知识点串成体系,尤其「为什么这么设计」这部分,面试官问深了也能接住。两个月拿到 3 个 offer,顺利入职大厂 LLM 算法岗。

Y
Y同学
985 硕士 · 应届生 · 入职某大厂 LLM 算法岗
★★★★★

作为传统算法工程师想转 Agent 方向,看了很多教程都偏理论。这门课的工业级实战案例帮我理解了真正落地的工程权衡,面试时讲了一个 RAG 评估闭环的项目,对面直接给了 SP。

Z
Z先生
3 年经验 · 传统推荐算法 → AI 应用工程师
★★★★★

最值的是 1v1 简历优化和模拟面试。互老师一眼看出我项目描述里"看起来漂亮但面试官会减分"的几个点,改完之后简历通过率从 1/10 提升到 4/10,年包也有明显提升。

L
L女士
海归硕士 · 跳槽至头部 AI 创业公司

谁在讲

既是行业一线资深算法工程师,也是上百次面试官。你的老师就是真正坐在面试桌对面的人。

兔老板

博主介绍

中科院博士 · 资深算法工程师

著作《快速部署大模型 LLM 策略实践》《图深度学习从理论到实践》,公众号「松鼠NLP」作者,长期为大厂与创业公司招聘做技术面试。

上百次真实面试经验,深知什么样的候选人能拿到 offer、什么样的回答会减分。把这些"实战信号"系统化沉淀进课程里。

🎓 中科院博士 🏢 资深算法工程师 🎤 100+ 面试官 📖 2 本专著作者 📱 公众号 10K+ 读者 📕 小红书 @兔老板工作室

学习路径

按你的目标自由组合,单点突破 or 系统学习都可以。

第 1 步 · LLM 基础打底

Transformer / Attention / 预训练范式 / 主流开源模型家族。1-2 周搞定高频 80% 基础题。

第 2 步 · 应用方向分流

RAG / Agent / Prompt 工程,按你目标岗位挑 1-2 个深扎。2-3 周完成工业级项目 demo。

第 3 步 · 进阶硬骨头

微调对齐 / 推理优化 / 分布式训练。算法岗核心,准备冲击大厂 / 头部创业公司 offer。

第 4 步 · 面试实战

简历优化 + 真题精讲 + 模拟面试,把「知道」变成「讲得好」,拿下心仪 offer。

常见问题

大多数顾虑,提前说清楚。

能。课程从基础概念讲起,但节奏会比「科普型」课程更快、更深入——重点是让你能「讲出为什么」,而不是「听说过」。全栈班配套 2 次 1v1 简历优化和模拟面试,老师会直接告诉你哪里还需要补。入门阶段有不懂的可以直接在群里问。
是真的。我(互老师)作为资深算法工程师,同时负责图深度学习方向的招聘。过去两年面试过上百位候选人,RLHF、RoPE、Attention、SFT 这些高频问题全是真实的面试记录。不是看博客学的,是问完人以后总结出来的。
背不住是正常的。我们的课不讲「是什么」,讲「为什么选这个设计」「相比其他方案的优势和局限」。面试时只要能把设计动机讲清楚,比背一百遍公式更有效。全栈班有专项模块专门处理这类问题。
主要针对三类人群:(1)正在准备大模型 / AI 方向面试的求职者,无论是找工作还是持续学习;(2)计算机、数学、人工智能等相关专业的本科和研究生同学;(3)对大语言模型很感兴趣,想要更深入理解 LLM 发展的朋友。如果你还不确定是否适合,欢迎免费咨询。
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