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Agent 算法工程师面经
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本篇目录
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1. 了解过哪些大模型？它们在结构上的差异？
2. 大模型常用的位置编码有哪些？优缺点分别是什么？
3. 介绍预训练—后训练—推理的流程
4. 详细问了 RLHF，包括 PPO 算法原理
5. DPO 和 PPO 的区别
6. 超长上下文是怎么实现的，比如 Kimi 这类模型
7. 大模型智能体 Agent 的工作原理和组成部分
8. 场景题：如何训练一个大模型，让它能更好地精确提取摘要
9. 代码题：经典股票四连问，对应 LeetCode 121、122、123、188
本篇目录
- 01
了解过哪些大模型？它们在结构上的差异？
- 02
大模型常用的位置编码有哪些？优缺点分别是什么？
- 03
介绍预训练—后训练—推理的流程
- 04
详细问了 RLHF，包括 PPO 算法原理
- 05
DPO 和 PPO 的区别
- 06
超长上下文是怎么实现的，比如 Kimi 这类模型
- 07
大模型智能体 Agent 的工作原理和组成部分
- 08
场景题：如何训练一个大模型，让它能更好地精确提取摘要
- 09
代码题：经典股票四连问，对应 LeetCode 121、122、123、188