最近书单更新得有点勤，除了自己买的，还收到不少编辑社寄来的书。我挑了一些确实不错的（大概十分之一），推荐给大家！

此外我给大家争取了福利，可以送这些书的PDF给到读者！！！

在大模型技术席卷产业的当下，相关岗位的招聘需求呈指数级增长：

招聘热岗示例：

• • 模型工程师（如：字节·大模型平台组）

• • 算法实习生（大模型方向，如：腾讯 AI Lab）

• • AI 应用开发工程师（如：百度文心大模型团队）

• • LLM 工程研发岗（如：MiniMax、Moonshot）

然而，由于技术栈更新迅速、工程挑战高度复杂、实战能力要求极高，求职者常常陷入以下困境：

常见求职痛点

• • 面试题高度碎片化，缺乏系统学习路径

例：只刷 HuggingFace 教程或B站视频，却无法建立知识体系；碰到 “请你讲讲 KV Cache 的工作机制及优化方案” 就答不出来。

• • 项目经验雷同，无法形成差异化竞争力

例：简历上都写 “构建了一个基于 LangChain 的问答系统”，但面试官追问“RAG 系统中的 Chunking 策略和召回机制”时无从应对。

• • 理论与实战脱节，难以应对 Coding / 系统设计问题

例：知道 Attention 的公式，但做不出“实现简化版 Self-Attention 的伪代码”；也难以回答 “如何让大模型服务在 500ms 内响应用户请求？”

• • 缺少对热点方向的深度理解与实操

例：只会使用开源模型部署 demo，面对 “请你优化一个多模型并发推理系统（多卡 + 多实例）” 或 “请设计一套 Agent 多角色协作调度机制” 时无从下手。

在这样的背景下，《百面大模型》应运而生，成为打通 LLM 求职与实战的关键工具书。

本书不是“背题集”，而是一部从知识体系、工程实战到项目落地全面覆盖的实战宝典，让你从“知道”到“能做”，再到“能讲清楚”。

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这本《百面大模型》书已整理并打包好PDF了

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为什么你需要这本书？

通过对招聘平台、GitHub、知乎与面经社区的分析发现，大模型相关岗位的面试内容，主要集中在以下五大模块：

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（1）LLM 基础与原理类问题

面试官常问：

• • Transformer 的核心机制是什么？

• • 为什么 Self-Attention 能捕捉长距离依赖？

• • 微调 vs LoRA 的本质区别是什么？

这些问题考察的是你对 LLM 架构底层的理解，是所有岗位的基础门槛。

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（2）工程与系统能力考察

重点考查以下技术栈：

• • 推理加速：KV Cache 工作原理？LoRA 如何与主模型高效融合？

• • 服务部署：vLLM、TGI 如何支持多租户？如何实现高并发推理？

• • 分布式训练：DeepSpeed ZeRO 分层机制？FSDP 优于 DDP 的关键在哪？

这类题不仅考察技术掌握，还看你是否具备“系统工程”视角。

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（3）实战项目设计题

经典高频问题：

• • 如何构建一个 支持上下文记忆 的多轮对话系统？

• • 从 0 到 1 设计一个 RAG 系统，你会如何选型和优化？

• • 面向 C 端用户的智能体（Agent）系统，如何调度角色并防止 hallucination？

这类题最能拉开差距，项目理解深度决定你是否能胜任工程实践。

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（4）评估与对齐类问题

包括但不限于：

• • RLHF 的三阶段训练流程？

• • 指令微调与 SFT 的区别？

• • 如何设计 Prompt 来提升模型对齐性？

“对齐”问题正成为大模型落地的核心门槛，很多中高阶岗位必问。

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（5）开源生态与工具库认知

常见要求：

• • LLaMA、Mistral、Qwen 模型的差异与适用场景？

• • Transformers、LangChain 的核心模块与使用技巧？

• • 如何用 OpenChatKit 快速搭建一个 SFT 流水线？

工程岗与应用岗面试官普遍希望候选人能做到“调得动 +讲得清 +改得快”。

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《百面大模型》为你解决什么？

面对这些挑战，《百面大模型》从实际面试需求出发，采用：

面试题 × 技术点 × 项目实战 的三位一体结构

帮助你构建从 知识扫盲 → 工程落地 → 面试通关 的完整成长路径。

• • 不只是告诉你“答案”，而是系统拆解“原理 + 实现 + 实战”

• • 每一类问题背后都有 真实岗位能力需求作为支撑

• • 每一章都配有“代码实战 + 工程图解”强化理解

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内容结构一览

《百面大模型》围绕 100 道核心面试题 精心编排，覆盖大模型学习与就业所需的全链路能力，内容共分为 五大部分：

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第一部分：大模型的基础知识（第1章 - 第3章）

• • 第1章 语义表达：从稀疏词向量到BERT嵌入类型，详解语义建模的基础与演进。

• • 第2章 大模型的数据：涵盖训练数据集、预处理、数据扩展法则与灾难性遗忘问题。

• • 第3章 大模型的预训练：梳理预训练方法与流程、显存优化、通信开销和训练效率提升策略。

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第二部分：对齐与微调机制（第4章 - 第5章）

• • 第4章 大模型的对齐：系统解析对齐数据、PPO与DPO等强化学习方法，以及训练稳定性问题。

• • 第5章 大模型的垂类微调：聚焦于监督微调、词表扩展、外推能力、知识注入和定制化损失函数。

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第三部分：大模型组件与架构（第6章 - 第8章）

• • 第6章 大模型的组件：全面介绍Transformer架构、注意力机制、RoPE/ALiBi、归一化、Dropout与初始化等关键模块。

• • 第7章 大模型的评估：分析评测榜单、生成式评估指标、自动化与对抗性测试及备案流程。

• • 第8章 大模型的架构：讨论因果解码器主流架构、融合机制与稀疏专家模型（MoE）。

以下是 MoE 的图解，可以很好帮助我们理解：

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第四部分：大模型关键应用实践（第9章 - 第11章）

• • 第9章 检索增强生成：系统阐述RAG组成、召回与重排策略、以及工程化实现挑战。

• • 第10章 大模型智能体：探讨智能体组成、规划、记忆、工具调用与主流框架如XAgent、AutoGen。

• • 第11章 大模型PEFT：讲解LoRA、各类参数高效微调方法及其与全参数微调的差异。

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第五部分：训练优化与代表性大模型解析（第12章 - 第13章）

• • 第12章 大模型的训练与推理：深入FlashAttention、PagedAttention、专家并行、量化、并行训练策略等加速与优化技术。

• • 第13章 DeepSeek：剖析DeepSeek模型的创新架构（如MLA与多词元预测）及其训练流程，提供典型国产大模型参考样本。

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适合读者

如果你属于以下几类人群，这本书就是为你量身打造：

• • 算法工程师 / 后端开发者：希望顺利转型 LLM 岗位，构建系统知识图谱

• • 在校学生 / 研究生：准备大模型方向实习、校招，系统扫盲 + 精准刷题

• • 已入职 LLM 团队成员：补齐从原理到部署的工程知识盲区

• • AI 应用工程师 / 创业者：希望从 0 到 1 搭建 LLM 应用系统，落地 RAG / Agent 项目

总结：不只是“背题”，而是“破题+解法+实战”

《百面大模型》不是一本简单的面试题集，而是一本融合原理讲解 × 工程实践 × 面试突破的实战型技术参考书：

• • 用真实面试题引导学习路径，建立大模型知识框架

• • 用项目实战拆解技术细节，提升开发与部署能力

• • 用大厂真题沉淀方法论，帮助你从“会答题”走向“能解题”

求职通关，只是起点；构建系统技术力，才是你的长期核心竞争力。

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