大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：AWQ如何保护激活异常值
如果只说结论，准备AI大模型面试时，**AWQ（Activation-aware Weight Quantization）中的激活异常值保护**是区分你是否真正理解量化算法的核心考点之一。很多候选人能背出量化公式，却解释不清为什么需要保护异...
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查看标签大全 →大模型面试题页面向准备LLM、RAG、Agent、算法工程和AI应用岗位的人。面试重点通常不止概念，还会追问训练、推理、评估、安全、成本和工程落地。
建议把题目按基础原理、系统架构、项目实践和业务选型分类复习。回答时要先讲清概念边界，再结合实际项目说明为什么这样设计、有哪些风险和替代方案。
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共 135 篇
LLM工程师面试题大模型算法工程师面试题大模型面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：为什么LLM中激活量化比权重量化更难
如果你正在准备AI大模型岗位的面试，大概率会遇到“激活量化”和“权重量化”相关的问题。直接说结论：这两者真正的难点不在于背公式或记论文，而在于你能不能讲清楚“为什么量化、怎么量化、量化后模型到底发生了什么变化”。对于求职者来说，先把“量化为...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：INT8量化和FP4量化对精度影响如何评估
如果你正在准备大模型方向的算法面试，大概率会遇到一个问题：“讲讲混合精度训练中INT8和FP4量化的区别？”很多人第一反应是背概念，但面试官真正想听的并不是定义，而是你对精度、速度、硬件适配和实际落地场景的理解。 简单说：INT8和FP4都...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：量化后逻辑推理下降怎么补救
如果只说结论，面试官问“大模型逻辑推理性能下降如何补救”，考察的不是你背过多少论文，而是你有没有系统化的诊断与修复思路。对准备AI岗位面试的同学来说，先把“为什么下降”和“从哪入手”理顺，再展开具体方法，比一开始就堆RAG、CoT等术语更有...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：FlashAttention如何通过IO感知加速Attention
如果只说结论，FlashAttention 在 AI 大模型面试中反复出现，核心原因不是它有多新，而是它直接体现了面试官最看重的两个能力：**对计算瓶颈的底层理解**和**系统级优化思维**。对准备面试的候选人来说，先理解FlashAtte...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：FlashAttention V1和V2在Tiling和算子融合上有什么区别
如果只用一句话总结：FlashAttention V1和V2的核心区别在于**计算与访存的平衡方式不同**——V1通过分块和重计算减少显存访问，V2在此基础上进一步优化了非矩阵乘法部分（如Softmax、Rescale），实现了更高的硬件利...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：MQA和GQA下KV Cache存储结构如何变化
如果你正在准备AI大模型相关岗位的面试，那么 MQA、GQA 和 KV Cache 这三个概念几乎一定会被问到。简单来说，它们都是 Transformer 推理加速的关键技术，分别解决多头注意力机制中的计算冗余和内存瓶颈问题。MQA（Mul...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：为什么KV Cache只缓存K和V而不缓存Q
如果直接说结论：KV Cache 之所以不缓存 Q（Query），是因为在自回归生成推理过程中，每个时间步的 Q 是由当前输入的 Token 实时计算出来的，它依赖于当前上下文，不具备复用价值；而 K 和 V 则来自之前所有已经生成的 To...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：PagedAttention和Prefix Caching如何优化KV Cache显存
如果你正在准备大模型算法岗的面试，看到“PagedAttention”和“Prefix Caching”这两个术语时，大概率会有点发怵。直接说结论：面试官抛这两个点，考的不是你能不能背出论文公式，而是你是否真正理解大模型推理时最棘手的两个问...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：Continuous Batching相比传统Batching有什么优势
如果你正在准备AI大模型相关岗位的面试，那么“Continuous Batching”几乎是绕不开的核心考点。简单直接的回答是：Continuous Batching是一种动态批处理推理技术，相比传统静态批处理能显著提升GPU利用率，是当前...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：KV Cache缓存了哪些张量？为什么能加速推理
如果你正在准备AI大模型岗位的面试，那么**KV Cache原理**几乎是一道必考题。简单来说，KV Cache（Key-Value缓存）是Transformer类大模型在自回归推理时，为了减少重复计算而引入的一种缓存机制。它缓存了已生成t...
大模型面试题AI大模型面试题面试题2026-05-19 14:24:23
大模型面试题：大模型推理中的Prefill和Decode分别做什么
如果只说结论，AI大模型面试中的Prefill和Decode阶段，更关键的不是背住两者定义，而是理解它们为什么是推理流程的两个核心环节。对于准备算法岗面试的求职者来说，先把推理过程的时间线理顺，再掌握KV Cache、计算复杂度等关联知识点...
常见问题（FAQ）
- 1）这个「大模型面试题」标签页能帮我解决哪些简历/求职问题？
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- 2）「大模型面试题」相关内容怎么写才不扣分？
- 优先写清楚你的具体情况和可验证信息，再补充与目标岗位相关的说明；避免空泛形容词、避免堆砌关键词、避免与证件或真实经历不一致。
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- 推荐先确定这个主题对应的真实场景，再用行动和结果证明你的能力。涉及大模型面试题时，优先使用自然表达和具体案例，不要为了搜索词牺牲可信度。
