AI-极简笔记

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以下是 AI 相关的文章

2026-06-10
大模型应用开发工程师模拟面试笔记大模型应用开发工程师模拟面试完整记录，包含自我介绍、RAG 系统搭建、Embedding 选型、文本分块策略、多路召回、Agent 架构设计、LangGraph 编排、模型微调部署等核心面试题的候选人回答与参考答案对比分析。
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- 大模型
2026-06-10
大模型面试八股文：量化、微调、部署全攻略大模型岗位面试八股文全面深度版，涵盖模型量化（PTQ/QAT/GPTQ/AWQ）、微调技术（LoRA/QLoRA/全参微调）、部署推理（vLLM/TensorRT-LLM/TGI）、分布式训练（DeepSpeed/FSDP/Megatron）、Transformer 基础原理五大核心板块，120+ 道高频面试题详解。
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- 大模型
2026-06-10
后端转 AI 应用岗实战经验：技术全景图与学习路线 10 年大厂后端老兵的 AI 转岗经验分享，帮你建立 AI 学习认知框架。从 AI 工程师与算法工程师的区别出发，绘制 AI 技术全景架构图，逐层解读模型层、编排层、应用层、基础设施层，给出可执行的学习路线和项目实战建议。
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- 大模型
2026-06-10
Transformer 架构详解：从原理到实践全面解析大模型核心架构全面深入解析 Transformer 架构，从诞生历史背景到整体架构概览，详解编码器与解码器核心组件、多头自注意力机制、位置编码、前馈网络、残差连接与层归一化，并延伸至 GPT/BERT 等现代大模型的架构演进。
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- 大模型
2026-06-10
RAG 生产落地面试题集：45 道核心题覆盖 10 大方向 RAG 生产落地技术面试题集，45 道核心题覆盖 10 大方向：基础架构、文档处理与知识库构建、Embedding 与向量化、向量数据库选型、检索策略优化、生成与后处理、生产级系统架构、评估与优化闭环、高级 RAG 技术、真实生产排障，含面试加分点与常见踩坑。
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- 大模型
2026-06-10
QwenPaw 源码面试 100 题：AI Agent 框架深度解析基于 QwenPaw v1.1.9 源码的 100 道面试题全解析，覆盖架构设计、Agent 系统与 ReAct 循环、记忆系统、技能系统、工具系统、频道系统、Cron 与 Heartbeat、多 Agent 与 ACP、安全体系、配置系统等 13 大模块。
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- 大模型
2026-06-10
Python 大厂面试题库 100 道：详解版 Python 大厂面试题库 100 道详解版，涵盖 Python 基础、数据结构、并发编程、内存管理、设计模式等高频考点，每题含深入解析、面试官考察点、易错点与生产实践，助你不仅答得出更讲得透。
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2026-06-10
Milvus 向量数据库学习手册：从架构到实战 Milvus 向量数据库完整学习手册，从向量数据库基础概念讲起，详解 Milvus 2.x 存算分离架构、核心组件、索引类型（FLAT/IVF/HNSW/DISKANN）、数据模型、CRUD 操作、混合检索、性能调优与生产部署最佳实践。
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- 大模型
2026-06-10
MaxKB v2 深度学习教程：从功能使用到源码剖析 MaxKB v2 全方位学习教程，从功能使用到源码深度剖析。详解企业级智能体平台的 RAG 检索增强、工作流引擎、模型中立、无缝嵌入四大核心能力，覆盖技术栈、架构设计、源码实现与生产部署。
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- 大模型
2026-06-10
LLM 应用开发面试 100 题全解析 LLM 应用开发面试 100 题全解析，涵盖 RAG 专题（分块策略/评估体系/多路召回）、Agent 编排（LangGraph/工具调用）、模型部署（vLLM/量化推理）、微调技术（LoRA/QLoRA）等核心领域，由浅入深，每题附标准回答与实战经验。
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