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模型、RAG、Agent与工程面试题一网打尽，配套答案解析与延伸追问。

4753

用 Python 和 PyTorch 实现 LoRA 低秩适配器。

模型训练与对齐参数高效微调

代码题

深入

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4757

用 Python 实现支持流式输出的 Mini RAG 系统。

RAG 与知识系统RAG 架构与生成链路

代码题

深入

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4759

手写 Transformer 的正弦余弦绝对位置编码。

模型基础与推理Tokenizer 与位置编码

代码题

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4761

用 PyTorch 从零实现 LayerNorm。

模型基础与推理模型架构与表示

代码题

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4776

如何设计长上下文模型的压力实验，测量能力随输入长度的退化？

AI 应用工程与治理评测体系与实验设计

效果评估

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4789

如何量化 Agent 的业务收益并计算投入产出比（ROI）？

AI 应用工程与治理产品场景、业务价值与交付边界

效果评估

进阶

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4804

DeepSeek-V4 的模型架构与工作机制是什么？

模型基础与推理模型架构与表示

原理机制

深入

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4807

RMSNorm 如何进行归一化？

模型基础与推理模型架构与表示

原理机制

进阶

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4809

模型记住并输出私有训练数据时，如何识别和降低泄露风险？

AI 应用工程与治理安全、权限与人工介入

方案设计

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4810

领域术语被过度切分时，如何评估并适配 Tokenizer？

模型基础与推理Tokenizer 与位置编码

故障排查

进阶

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