# 最全AI大模型面试题合集，共有 530+ 高频面试题（含详细答案解析）

如果你正在准备春招，打开腾讯、阿里、字节的招聘页面，会发现一个让人焦虑的事实：几乎所有技术岗位的JD里都出现了"大模型"、"Agent"、"多模态"这些关键词，而大部分人可能连这些概念的边界都还没摸清楚。

距离2026春招只剩4个月。我们分析了2025年Q4腾讯、阿里、字节等大厂的200+个AI岗位JD，发现一个清晰的信号：AI技术岗位的要求正在收敛。不管岗位名称如何，底层考察的技术能力已经形成了明确的九大方向。更关键的是，这九个方向不是孤立的知识点堆砌，而是一个有机的知识网络。

我们见过太多花大量时间投入到传统算法的同学，到了面试现场被问"ReAct模式和Reflexion有什么区别"时一脸茫然。也见过刷了半年LeetCode的开发同学，被问"LangChain的LCEL怎么用"时完全不知道从何说起。更糟糕的是，当你试图在网上找学习资料时，会发现大部分内容要么太浅（停留在API调用层面），要么太散（知识点之间没有连接），根本形成不了系统化的认知。

这就是为什么我们花了3个月时间，梳理出这套530+道题的AI面试题库。它不是简单的题目集合，而是一张从迷茫到offer的完整知识地图。

# 01 为什么是这九个方向而不是别的？

当我们把所有岗位要求铺开，标出高频关键词时，发现"大模型基础"出现的频率是90+%。无论是腾讯的推荐算法、阿里云的AI应用开发，还是字节的Agent算法工程师，面试官都会先问你"Transformer的Self-Attention是怎么算的"、"RLHF的训练流程是什么"、"大模型的幻觉问题怎么缓解"。这就像盖房子，地基不牢固，上层建筑再漂亮也会塌。

我们对200+个岗位JD的深度分析发现：90%以上要求大模型基础，82%要求Agent开发能力（相比去年提升7%），垂直方向则根据业务分化为多模态、推荐搜索、代码智能等，而工程化能力（分布式训练、模型部署）是所有方向的底座。

值得注意的是，2025年Q4的岗位需求出现了新的高频关键词：协议标准化（MCP/A2A熟悉度成加分项）、云原生部署（K8s、Docker成必备技能）、代码世界模型（CWM等新型代码智能技术）。AI工程/开发类岗位需求增长最快，要求掌握Python+Go/C++双语言，能搭建高并发AI服务。

基础层：大模型基础 + Prompt工程，构建对AI技术的整体认知

核心层：Agent框架 + RAG系统，掌握2026年最热门的技术方向

垂直层：根据目标岗位选择1-2个方向深入（多模态 / 推荐搜索 / 代码智能）

工程层：分布式训练 + 部署优化，补齐算法到生产的最后一环

# 02 这九个方向到底在考什么？

# 1、AI大模型基础（70题）：Transformer架构+前沿模型

2025最新技术点：DyT技术替代LayerNorm、Gemini 2.5 Pro思考推理范式、100万token超长上下文

很多人以为看几篇技术博客就能搞懂Transformer，但面试官会追问"Pre-Norm和Post-Norm哪个训练更稳定，为什么"。这种问题不是死记硬背能应付的，你得真正理解Layer Normalization在梯度传播中的作用。

这70道题从"Self-Attention为什么要除以根号d_k"这种基础原理，到"ZeRO优化器的三个阶段分别优化了什么"这种工程实践，再到"Claude和GPT各自的优势是什么"这种模型对比，形成了完整的认知体系。

题库覆盖：Transformer原理（70%）→ RLHF/DPO对齐技术（20%）→ Claude/GPT-4/Gemini前沿模型（10%）

# 2、 AI Agent理论与框架（86题）：ReAct/Reflexion+LangChain生态+MCP协议

2025最新技术点：LangSmith可观测性、MCP/A2A/AG-UI三大协议标准化

这是2026春招最炙手可热的技术赛道，需求量增长25%。字节跳动的Agent算法工程师岗位描述里写着"深入理解业务需求并设计技术解决方案"，阿里云更是直接说"我们视AI为新的生产力"。

Agent的本质是让大模型具备自主规划任务、调用工具、处理复杂流程的能力。你需要理解为什么ReAct模式（Reasoning + Acting）能提升推理能力，知道Reflexion如何通过自我反思优化决策，懂得Tree of Thoughts和Chain of Thoughts在处理复杂问题时的根本差异。

题库覆盖：Agent理论框架（30%）→ LangChain/LangGraph实战（40%）→ Multi-Agent协作与MCP协议（30%）

# 3、 AI代码智能与AI编程（77题）：FIM补全+代码模型+工具生态

2025最新技术点：CWM执行轨迹学习、Gemini 2.5 Pro一行Prompt生成完整应用

代码智能是2025年的超级热点，需求暴涨40%。字节的TRAE团队、GitHub Copilot、Cursor这些产品已经深刻改变了开发者的工作方式。

核心考点：FIM（Fill-in-the-Middle）为什么对代码补全重要？Pass@k评测指标如何反映实际体验？CWM（Code World Model）是2025年11月Meta的重磅突破——首个理解代码执行过程的模型，SWE-bench通过率65.8%。

题库覆盖：代码理解与生成（40%）→ 代码Agent（Code Review/测试生成/自动修复）（30%）→ Codex/StarCoder等代码模型（30%）

# 4、 AI多模态与AIGC（80题）：CLIP对齐+Sora视频+扩散模型

2025最新技术点：Sora 2物理建模+视音频同步、Gemini 2.5 Pro Vision Arena第一

Sora 2正式开放，核心突破：物理规律建模、视音频同步生成、Multi-shot多镜头、Cameo肖像植入。图像生成AIGC必考：Diffusion前向加噪+反向去噪原理、Stable Diffusion在Latent Space扩散、ControlNet可控生成。

题库覆盖：图文多模态基础（25%）→ 图像生成AIGC（35%）→ Sora视频生成技术（30%）→ 3D视觉（10%）

# 5、AI推荐与搜索算法（80题）：召回粗排精排+LLM重构

2025最新技术点：LLM意图理解推荐、推荐理由生成、对话式推荐

大模型重构推荐范式：从"预测点击率"→"理解意图+生成理由"。经典技术仍是基础：召回（协同过滤/向量/图）→粗排（Wide&Deep）→精排（DIN/DIEN/DeepFM）→重排（多样性/去重）。

题库覆盖：推荐全链路（50%）→ 搜索算法（25%）→ 图神经网络与序列建模（25%）

# 6、 AI知识工程与RAG（32题）：混合检索+GraphRAG+向量数据库

2025最新技术点：Semantic Chunking、HyDE假设文档、GraphRAG图谱增强

RAG是企业AI应用主流方案，核心不是"检索+生成"这么简单。关键工程问题：文档如何语义切分、稀疏与稠密检索如何混合、检索结果如何重排序。GraphRAG是前沿突破：知识图谱提供结构化知识支持多跳推理。

题库覆盖：文档处理与检索（40%）→ 知识图谱（35%）→ 向量数据库与RAG系统（25%）

# 7、AI Prompt工程与应用（29题）：CoT/ToT+DSPy优化+安全防护

2025最新技术点：DSPy/OPRO自动优化、Prompt注入防御

从基础到高级：Zero-shot/Few-shot → Chain of Thoughts → Tree of Thoughts → Self-Consistency。DSPy/OPRO自动优化框架解决手工调参问题。Prompt安全是生产必考：Jailbreak攻击防御、Prompt注入检测、内容过滤机制。

题库覆盖：基础技巧（40%）→ 高级优化（35%）→ 安全防护（25%）

# 8、AI分布式训练与大规模系统（29题）：DP/MP/PP+ZeRO优化

核心技术点：数据并行、模型并行、流水线并行、ZeRO三阶段

训练大模型的工程基础。数据并行（DP）每GPU完整模型处理不同数据、模型并行（MP）模型切分到多GPU、流水线并行（PP）按层切分流水线执行。ZeRO优化器是微软提出的显存优化：Stage 1优化器状态分片、Stage 2梯度分片、Stage 3参数分片。

题库覆盖：并行策略（60%）→ ZeRO/FSDP优化（30%）→ 通信优化（10%）

# 9、AI模型部署与推理优化（48题）：TensorRT+动态Batch+监控

核心技术点：模型转换ONNX、TensorRT优化、动态批处理、数据漂移检测

算法到生产的最后一环。模型转换ONNX格式→TensorRT优化（算子融合+INT8/FP16量化）→服务化部署（FastAPI异步+批处理）→性能优化（动态Batch平衡延迟与吞吐）。

监控与评测是生命线：QPS/延迟/错误率基础指标+业务指标。数据漂移检测（KL散度比较线上线下分布）决定是否重训。

题库覆盖：模型转换优化（35%）→ 服务化部署（30%）→ 监控评测（25%）→ 推理加速（10%）

# 03 如何使用这套题库 - 从理解到内化

# 第一遍：建立框架

先看AI大模型基础70题 + Prompt工程29题，建立对AI技术的整体认知

不求全懂，重在理解概念边界和知识地图

遇到不懂的概念标记，但不要停下来深挖

# 第二遍：垂直深入

根据目标岗位选择1-2个核心方向深入（Agent/RAG必选其一，再选多模态/推荐/代码智能之一）

这一遍要追问原理：为什么这样设计？有什么trade-off？还有什么替代方案？

结合开源项目代码，把题目中的技术点对应到实际实现。

# 第三遍：融会贯通

自己复述每道题的答案，不看原文

思考跨领域的连接：Agent怎么用RAG？多模态如何结合推荐？

准备简历项目时，把题库中的技术点串联起来

# 04 项目实战建议

选择融合2025最新技术的方向：

Agent方向：基于MCP+A2A协议的Multi-Agent协作系统

代码智能：基于CWM模型的自动化代码修复工具

多模态：基于Sora 2的短视频创作应用

推荐系统：大模型可解释推荐系统

项目要有完整性、技术深度、可量化结果，并在GitHub开源展示。

# 05 题库背后的知识网络

这530+道题构成一个有机的知识网络：

学Agent时，会遇到RAG系统

学RAG时，会用到向量数据库

学多模态时，会用到Transformer

学推荐时，会遇到序列建模

交叉学习加深理解。每个方向不是孤岛，而是网络中的一个节点。

# 06 牛面的四层飞轮：让学习成果最大化

第一层：题库夯实基础

系统化覆盖9个方向，每道题都有深度解析

跟踪最新技术（GPT-5、Claude 4.5、Gemini 2.5 Pro、Sora 2、MCP协议、CWM模型、DyT架构）

提供完整可运行的代码实现

第二层：专项面试打磨深度

针对1-2个目标方向，提供变形题库、架构设计题、代码实现题、优化分析题，全方位打磨技术深度。

第三层：简历押题提升竞争力

简历对比示例：

❌ 普通写法："熟悉大模型，使用过LangChain和RAG，完成了问答系统"

✅ 优化后："基于LangGraph+MCP协议设计Multi-Agent协作架构，集成混合检索RAG（BM25+向量+重排），准确率从65%提升至82%，响应时间从8s降至3s，成本降低60%"

展示了技术选型、架构设计、优化能力、量化结果和对2025前沿技术的掌握。

第四层：综合面试模拟实战

模拟真实面试场景，考察跨领域融会贯通、开放性问题（如"设计一个推荐系统"）、项目深挖连环追问、STAR结构化表达，暴露薄弱环节后回到题库循环提升。

# 07 春招的特点与机会

春招与秋招不同：

挑战：

岗位少（约为秋招70%），竞争更激烈

要求更明确：JD中的每个关键词都对应具体技术栈

项目更重要：必须展示实际能力

机会：

目标清晰：知道企业要什么，针对性准备

时间可控：集中在3月，可规划冲刺节奏

系统化准备优势大：有完整题库支撑的候选人脱颖而出

# 08 技术趋势与项目规划

从2025年Q4的技术演进看，2026年春招面试会重点考察三个方向：

协议标准化能力：MCP协议让Agent工具调用标准化，A2A协议实现多Agent通信，AG-UI协议提供实时反馈。掌握这些协议的项目会成为简历亮点。

超长上下文应用：Gemini 2.5 Pro的100万token上下文、Claude的200K上下文，正在改变RAG和代码智能的实现范式。推荐方向：利用超长上下文优化RAG系统、完整代码仓库分析工具。
多模态融合生成：Sora 2的物理建模+视音频同步、Gemini的原生多模态理解，展示了多模态技术的新高度。可切入点：基于Sora的短视频创作工具、多模态内容审核系统。

这些方向不仅是面试考点，更是未来1-2年AI应用的主战场。未来的人才成长路径也会更偏向于横向广度+纵向深度的双重要求，我们也将陪伴大家往这个方向共同努力！

# 09 写在最后

我们理解每个准备春招的同学的焦虑：AI技术迭代太快，每天都有新概念冒出来，让人感觉永远追不上。

但换个角度看：正因为技术变化快，系统化学习的价值才更大。当你有了完整的知识地图，新技术出现时，你能快速定位它在体系中的位置，理解它要解决的问题，这比盲目追新更重要。

这套题库的目标，就是帮你建立这样的知识地图。从迷茫到清晰，从焦虑到自信，从盲目刷题到系统准备。

最后，祝每一位准备春招的同学，都能拿到心仪的offer。