最近分享了很多大厂的算法岗面试真题，大家要清楚：AIGC相关的面试题猛增，特别是爆火的LLM、多模态、扩散模型等考察的知识点越来越多。
这里特别整理了几道字节跳动一面中最新的代表性面试题，下图中的题目，你会几题？！
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介绍SAM和变体
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xLSTM有哪些新技术？
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介绍RLHF和RAG
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LoRA和QLoRA微调技术
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介绍YOLOv9和YOLOv10
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Negative prompt 怎么做的？
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常见的分词器(Tokenizer)方法
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Stable Diffusion的结构与原理
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GPU有限，怎么有效训练大模型？
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如何加速Diffussion Transformer？
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Mamba-2相较于Mamba有哪些改进？
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3DGS 遇见运动模糊场景，该怎么优化？
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介绍LLaMA系列，最新的v3怎么做多模态？
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Swin Transformer中shift window是怎么移动的？
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多模态数据怎么利用，怎么设计让模型不受某一模态影响很大？
所以你不仅要看CS、AI经典八股文，还要多follow前沿工作，特别是看最新的相关面试真题，没准下次面试就被问到了！如果回答不上来，可能面试直接就"跪了"！
零基础如何学习大模型 AI
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为什么要学习大模型？
学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。
大模型实际应用案例分享
①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。该系统不仅提高了客户服务效率，还显著降低了人工成本。
②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
③金融风险管理：一位金融分析师利用大模型课程中学到的知识，开发了一套信用评分模型。该模型帮助银行更准确地评估贷款申请者的信用风险，降低了不良贷款率。
④智能推荐系统：一位电商平台的工程师在学习大模型课程后，优化了平台的商品推荐算法。新算法提高了用户满意度和购买转化率，为公司带来了显著的增长。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。
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