算法岗专项面试题题集来源：阿东玩 AI（Adong）收录项目：AgentGuide查看原题集 题目目录45 道原题隐藏关联题目排序默认排序面经最多11MoE 负载均衡算法改进原题 关联题目MoE 负载均衡损失与专家路由塌缩有什么关系，如何稳定路由？模型基础与推理 / 模型架构与表示故障排查进阶1篇相关面经12长上下文建模的注意力机制优化原题 关联题目如何降低多头注意力的计算开销？模型基础与推理 / 推理优化与模型压缩方案设计进阶1篇相关面经13小模型蒸馏策略设计原题 关联题目如何设计从大模型到小模型的蒸馏策略，并验证能力保留？模型训练与对齐 / 蒸馏与模型合并方案设计深入0篇相关面经14Few-shot 学习的样本选择算法原题 关联题目Few-shot 为什么可能降低效果，示例应如何选择和排列？已有答案AI 应用工程与治理 / Prompt 与结构化输出方案设计进阶3篇相关面经15VLM 的跨模态对齐优化原题 关联题目如何设计和优化 VLM 的图文对齐损失函数？模型基础与推理 / 多模态与生成模型方案设计深入0篇相关面经16手推 PPO 损失函数，并解释 Clipped Objective 的作用原题 关联题目手写 PPO Loss。模型训练与对齐 / 强化学习与奖励代码题深入2篇相关面经17推导 Attention 机制的计算复杂度原题 关联题目Self-Attention 的时间复杂度是多少，如何推导？模型基础与推理 / Transformer 与注意力原理机制进阶1篇相关面经关联题目FlashAttention 为什么能节省显存并提速，是否改变注意力结果？已有答案模型基础与推理 / 推理优化与模型压缩原理机制进阶2篇相关面经18推导 ROPE 的数学原理原题 关联题目RoPE 是什么，解决什么问题？模型基础与推理 / Tokenizer 与位置编码原理机制基础1篇相关面经19推导 KL 散度在 RLHF 中的作用原题 关联题目KL 散度有什么作用，为什么使用它？模型训练与对齐 / 强化学习与奖励原理机制进阶1篇相关面经20推导 LoRA 的参数量减少比例原题 关联题目LoRA 的原理、常见超参数与注入模块是什么？已有答案模型训练与对齐 / 参数高效微调原理机制进阶6篇相关面经暂无题目共 45 道原题 · 显示 11–20 道展开全部45题上一页123452 / 5下一页