想进大模型领域？本文提炼《百面大模型》直播精华，解析技术趋势、求职策略，助你快速入门！
原文标题：技术人都在看！大模型面试最强解析，全干货、零废话！
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章提到基座模型和应用是两个方向，你认为哪一个更适合未来的发展？对于个人而言应该如何选择？
3、文章提到了几个大模型面试题，你觉得这些题目考察的是什么能力？你对大模型面试还有什么其他的建议？
原文内容
2022 年底，ChatGPT 横空出世，一场属于大模型的 AI 风暴悄然席卷。2024 年，大模型全面爆发，国内外厂商争相入局，几乎每一家技术公司都在高薪招人。但与此同时，“怎么进大模型行业”“要懂哪些技术”“面试到底问什么”成为无数求职者心中的大问号。
就在这样的背景下，《百面大模型》这本书诞生了，它已经成了许多 AI 从业者与求职者的案头工具书。这本兼具技术深度与面试实战的书，背后藏着一群大模型一线从业者的共同努力和清晰洞察。
昨晚，3 位大咖作者空降图灵八点半直播间，精彩内容干货不断！本文独家整理了直播精华内容和大模型求职者最关心的问题，一文看尽，不容错过👇
一、一本“技术+求职”双重维度的实用教程
直播中，作者朱俊达提到，他们希望这本书“不要只讲知识点”，而要讲“知识之间的联系”，帮助读者建立体系化的理解框架。与传统“题海战术”式的面试书不同，《百面大模型》以面试题为引，串讲 Transformer、LLM 训练、对齐、推理优化、工具链等核心技术模块，既是复习提纲，也是学习地图。
它面向的读者包括：
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想进大模型岗位的在校生；
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有 AI 基础、想转型到大模型的算法工程师；
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从 CV、推荐、搜索等传统方向“横跳”的技术人。
可以说，无论你是“零经验想入门”，还是“准备跳槽面试”，这本书都能提供非常清晰的路径与重点。
二、作者阵容强大，来自大模型一线
不同于一些“纯理论”面试书，《百面大模型》的作者全部来自大模型一线，有人做工程、有人搞算法，也有人深度参与开源项目甚至创业，团队中不乏曾在大厂带队训练多模态模型的资深从业者。
他们对面试题的理解，不仅仅停留在“对错”，更有“为什么要这样问”“面试想要成功需要哪些底层架构”的角度，帮助读者突破技术与表达的双重瓶颈。
此外，本书还获得了众多业内大咖的推荐，包括ACL Fellow、LLaMA-Factory 作者、强化学习专家、《深度强化学习》作者等等，背书阵容覆盖学术界、工业界、开源圈、畅销技术图书作者，可谓“众望所归”。
说实话，很多人问我：“大模型还值得卷吗”？
我的答案是：“值得！但你要卷对地方。”
在直播中，作者从多个角度探讨了当前大模型技术的发展态势与落地实践并对以下几个关键问题给出深刻见解，值得每一位关注大模型的人深思：
1.大模型技术演进上有什么特点呢？
第一是投入资源很大，全方位的工业化大兵团作战玩法了，很少有低资源产出的有影响力的工作。具体来说的话，就是固定了技术选型以 Transformer 为基础的 scaling 训练方案，在数据、训练、推理，评估的全链路各环节做深做细。主线竞争赛道对小团队和个人研究者不是特别有利。第二是泛化性越来越好，以 AGI 为目标的大模型，逐渐让每个人都成为超级个体，最早期大家做 Agent 都很困难，需要拆各个环节做一些 pipleline，但是现在写一些简单的 prompt 效果就特别好了。而且未来会越来越多，从这个角度看，对小团队和个人研究者又特别有利。
2.大模型在落地上还有哪些困难点？
目前大模型还是一个比较低智能的状态，比如一个例子，你去问任何一个 AI 助手，2025 年 4 月互联网收盘价均价市值排名，解决的都不够好。目前的技术路径还是靠相关性去找相关内容整理答案，或者依赖一个提前约定好协议的工具调用，比如 MCP，而没办法真正的像人一样，去网站上翻看搜索几个不同的 tab，几个不同的搜索 query，然后统计出来。当然也在往这个方向上去努力。
3.大模型在落地上有哪些优势场景，有哪些大家以为是优势但实际效果不佳的场景吗？
优势场景有代码，角色扮演，文档问答助手。Agent 还比较鸡肋，但大家看到了一些希望，今年有些爆火的产品出来，比如 Manus。劣势场景，各种电商导购助手，过去在传统搜推列表页上做得特别好的产品，去折腾成一种问答助手的形态，仍然没有大家用关键词搜索和刷 feed 流的习惯。甚至体感上交互很慢，出结果很少，有点产品上的倒退，在现在水平的智能加持下，用户并不买账。
4.目前基座模型和应用前沿都在研究些什么？
去年到现在，基座方向上有 Inference scaling law、MoE，原生多模态等，这里面代表性的突破是我们的 DeepSeek R1，已经是国际一流的模型。应用方向上的话有基于强化学习打造 Agent 等，比如 OpenAI 和 perplexity 各家都打造出的 Deep Research。
5.当前大模型方向的人才招聘呈现出怎样的画像和趋势？
总体可分为“基座”和“应用”两个方向。基座方向门槛高、需求少、待遇高，训练岗重视经验与创新能力，infra 岗则看重分布式系统架构和协同算法优化。而应用方向需求量大、门槛相对较低、待遇相对理性，重点在于实际落地能力，如搜索优化、MCP 调用、任务规划设计等。但除代码与角色扮演外，其他场景仍有巨大优化空间。
因此，根据当下大模型的发展趋势，《百面大模型》在写作时特别强调了：
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把底层原理讲清楚；
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把工程实践补上；
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把面试准备做透；
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把真实行业语境带入。
这不止是一本面试宝典，更是“通往大模型行业的入场券”。
四、如果你也想进大模型行业，别错过这份现实版建议
无论你是准备转行的在职工程师，还是想投身 AI 的学生新人，我最真诚的建议就是：从应用层入手，边做边学，成本最低、成长最快。
别误会，这不是让你“只做前端交互、拼拼 Prompt”，而是说，在今天的大模型技术堆栈中，应用层已经具备了非常强的工程深度和设计挑战：你要懂上下文管理、要了解 Tool 使用、还得处理好复杂的用户交互和响应结构。
而如果你真的目标是成为一个能卷进核心模型团队的工程师，那你就必须对自己要求更高。要能看得懂 Transformer 架构，能优化训练 pipeline，熟悉加速库（FlashAttention、Megatron-LM、DeepSpeed 之类），最好还能贡献一些高质量的开源代码，证明你能啃下硬骨头。
一句话总结：基础模型是技术硬核，适合深度技术流；应用层是创新密集地，
适合产品思维强、动手能力强的人。两条路都对，关键是选对自己能走的那条。
五、求职者关心的问题，直播中也说透了
面对大模型求职者普遍关心的几个问题，作者们也在直播中做了清晰回应：
很多人面试前狂看论文、到处搜索面经，结果现场面试一道题都答不出来——其实现在的招聘逻辑已经变了，特别是大模型团队，他们看重的从来不是“你会不会”，而是“你能不能做出来”。以下几类人群，入职大模型团队应该准备些什么？
实习生看的是潜力：你有没有完整推进项目的经历，代码风格是否扎实，能不能快速学习和自我驱动。
校招生看的是闭环能力：比赛/开源/项目/实习，四个里占两项，再加一点基础知识和工程实现能力，面试官就会多看你一眼。
社招看的是“你能不能马上来干活”：能不能补位、能不能带项目、能不能解决业务落地问题——你只要能做到一点，公司就会给你空间。
在大模型领域，面试的重点不是“记住了什么”，而是“你有没有思考+动手的能力”。
六、聚焦大模型求职，实操含量极高
说了这么多，可能你也在想，那我到底该怎么准备，怎么真正把自己送进这个行业呢？有没有一本书能把要看要学的一次性都总结出来？一本靠谱的、有实操含量的图书就显得特别重要。
如果你对自己的目标很明确，想进大模型团队，尤其是像字节、阿里、百度这类大厂快速扩张的基座模型训练、后训练与大模型 Infra，以及与业务紧密相关的 AI 搜索、电商助手等岗位。那我想推荐你认真读读这本书！👇
《百面大模型》
5万+粉丝 AI 大 V“包包大人”领衔，联合美团大模型技术专家与北航实力派新生代，强强联手打造，按照二星到五星难度体系，作者将约 100 道大模型高频真题按考点分类，附面试题目录，助你高效查漏补缺。
作者系统、全面地介绍了与大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成（RAG）、智能体、PEFT（参数高效微调），以及训练与推理等内容。书中通过丰富的实例、图表及代码讲解，将复杂概念阐释得通俗易懂，是大模型领域的一本不可多得的实用指南。本书适合对大模型和 Transformer 等技术感兴趣的学生、研究者和工程师阅读和参考。
文末思考题
直播的最后，作者们给大家整理了三道经典面试题，昨晚错过直播的小伙伴可以尝试做做，欢迎评论区留下你的答案。
1.【多选】为什么现在的大模型大多采用Decoder架构 ？ 有什么优势？
A. Decoder所采用的单向注意力机制在表达能力上相较于双向注意力更强；
B. Decoder能更直接地利用提示词信息；
C. Decoder在inference阶段的效率更高；
D. Decoder在位置信息的学习上具有显著优势。
2.【单选】基于分布式数据并行（DDP），使用fp16/bf16混合精度训练参数量为ϕ的大模型时，每张卡上的显存占用是多少（不考虑模型的中间激活值）?
A. 2ϕ
B. 4ϕ
C. 12ϕ
D. 16ϕ3.【单选】以下哪一个不是大模型训练中能够节省显存占用的方法？
A.混合精度（Mixed-Precision）训练
B.ZeRO优化器
C.激活值重算/梯度检查（Gradient Checkpointing）
D.梯度累积 （Gradient Accumulation）
E.低秩适配训练（LoRA）