AI 工程师面试题中文版：20 道核心题的评分要点与参考回答

练完一遍了？ 用英文写下回答，粘贴到免费自查工具打分（工具按英文要点评分）

1. 01初级什么是 RAG（检索增强生成）？What is RAG (retrieval-augmented generation)?
2. 02初级讲一讲 Transformer 架构Explain the transformer architecture
3. 03中级什么是 KV cache，它为什么对推理很重要？What is the KV cache and why does it matter for inference?
4. 

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5. 04中级LLM 为什么会产生幻觉，怎样减少？Why do LLMs hallucinate, and how do you reduce it?
6. 05高级什么是 prompt injection（提示词注入），怎么防御？What is prompt injection and how do you defend against it?
7. 06中级讲一讲 LoRA 和 QLoRAExplain LoRA and QLoRA
8. 07中级RAG 和 fine-tuning（微调）分别在什么时候用？RAG vs fine-tuning: when should you use each?
9. 08中级你怎样评估一个 LLM？How do you evaluate an LLM?
10. 09高级你怎样评估一个 RAG 系统？How do you evaluate a RAG system?
11. 10初级什么是 AI agent（智能体），它和 chain 有什么区别？What is an AI agent, and how is it different from a chain?
12. 11中级预训练、指令微调和 RLHF 有什么区别？What is the difference between pre-training, instruction tuning and RLHF?
13. 12高级什么是 LLM scaling laws（缩放定律），它如何影响决策？What are LLM scaling laws and how do they change decisions?
14. 13初级LLM 中的 tokenization（分词）是什么，为什么重要？What is tokenization in LLMs and why does it matter?
15. 14初级什么是 context window（上下文窗口），它如何影响系统设计？What is a context window and how does it affect system design?
16. 15初级LLM 中的 temperature 和 top-p 分别起什么作用？What do temperature and top-p do in an LLM?
17. 16中级什么是 LLM 量化（quantization），它为什么对部署很重要？What is LLM quantization and why does it matter for deployment?
18. 17高级什么是 Mixture of Experts（MoE，混合专家模型），有哪些取舍？What is Mixture of Experts (MoE) and what are its trade-offs?
19. 18中级推理模型（reasoning model）和普通对话模型有什么不同？How do reasoning models differ from standard chat models?
20. 19初级embedding 模型和生成式模型有什么区别？What is the difference between an embedding model and a generative model?
21. 20中级什么是 chain-of-thought prompting（思维链提示），什么时候有用？What is chain-of-thought prompting and when does it help?

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English version: AI engineer interview question deep dives