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准备大模型算法岗实习，最头疼的是面试题零散、不成体系。这份笔记把真实面试中问过的问题，以及国内技术社区里流传的高频考点，按章节整理成一条清晰的复习主线。内容覆盖 Transformer 内部结构与各类注意力变体、RoPE 位置编码和 KV Cache 的数学推导、LoRA 与 QLoRA 微调细节，再到 RLHF 中的 PPO/DPO/GRPO，还逐篇拆解了 DeepSeek-V3/R1 和 Qwen 的技术报告。作者把面试时被追问的点和容易踩坑的地方都标了出来，解释得比较深入，适合当作结构化复习地图来用，也能帮你预判面试官可能追问的方向。完整笔记托管在飞书文档，仓库本身更像一个可导航的目录和考前自查清单，方便快速定位薄弱环节。
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