一、课程定位：面试必过的「技术 + 题系」双核心突击课

二、适用人群

• ✅ 冲刺大模型算法 / 开发 / 应用岗的校招 / 社招求职者
• ✅ 传统 IT / 算法岗转大模型方向，需补全核心技术与面试能力的从业者
• ✅ 在校学生（硕博 / 本科）想提前夯实大模型技术基础，适配大厂招聘要求
• ✅ 面试屡败、答题踩不到点，需系统梳理技术链路与答题框架的候选人

三、课程核心亮点

1. 11 大核心模块全覆盖：完整覆盖大模型面试高频技术域（Transformer/ MOE / 分布式训练 / 微调 / RLHF/LangChain/RAG/Agent/ 部署 / 推理等），无技术遗漏
2. 独家五维题解模式：每道题从「考点定位→原理拆解→答题框架→常见误区→真题延伸」5 个维度讲解，帮你既懂原理，又会精准答题
3. 275 真题模块拆分：真题按 11 大模块精准分配（如 Transformer 模块 35 题、RAG 模块 40 题、Agent 模块 30 题等），学完即练，针对性强化
4. 面试官视角划重点：按大厂面试评分标准，聚焦 “工业界落地细节 + 高频追问点 + 避坑话术”，避免 “学了原理但答不对”
5. 技术 + 面试双闭环：每个模块实现 “技术深度拆解→真题针对性演练→答题框架建模”，学完就能直接用在面试中

四、11 大核心模块

模块 1：大模型面试战备指南

• 解析大模型岗位招聘趋势（算法 / 开发 / 应用岗差异）
• 拆解面试官核心考察维度（技术基础 / 落地能力 / 问题分析）
• 建立面试准备框架（技术梳理 + 题系训练 + 话术打磨）

模块 2：Transformer 核心技术篇

• 深度拆解 Transformer 架构：自注意力机制计算流程、位置编码（RoPE/ALiBi）原理
• 层内组件细节：FFN/GELU/ 残差连接 / Pre-LN 的工业界选型与面试考点

模块 3：MOE 专家混合架构篇

• 解析 MOE 架构核心逻辑：专家分配机制、路由策略
• 工业界落地细节：MOE 的优势与痛点、面试高频问题（如 “MOE 为什么能提升模型能力？”）

模块 4：大模型分布式训练篇

• 拆解分布式训练核心策略：数据并行 / 模型并行 / 流水线并行
• 工业界实操细节：通信优化、负载均衡、故障处理的面试考点

模块 5：大模型微调核心实战篇

• 解析 LoRA/Q-LoRA 等参数高效微调原理
• 微调策略选型：全量微调 vs 低秩微调的适用场景

模块 6：强化学习与 RLHF 篇

• 拆解 RLHF 核心流程：SFT→RM→PPO
• 关键技术细节：奖励模型设计、PPO 训练稳定性优化

模块 7：LangChain 应用开发篇

• 解析 LangChain 六大核心组件：Prompts/Chains/Memory/Tools 等
• 实操框架：组件联动逻辑、LCEL 表达式应用

模块 8：RAG 检索增强生成篇

• 全流程拆解：文档加载→分块→向量化→检索→生成
• 优化技巧：Hybrid RAG、向量数据库选型、幻觉治理

模块 9：Agent 智能体技术篇

• 解析 Agent 核心逻辑：ReAct 框架、工具调用机制
• 开发细节：Agent 类型选型、死循环避免、记忆机制

模块 10：模型部署与压缩篇

• 核心技术：模型蒸馏 / 量化 / 剪枝的原理与协同优化
• 部署细节：资源受限场景下的压缩策略

模块 11：推理优化与显存优化篇

• 推理加速：vLLM/TensorRT-LLM 优化原理、算子融合
• 显存优化：KV Cache 优化、梯度累积、显存估算

五、275 真题模块分配明细

六、课程核心价值

• 技术全链路覆盖：11 大模块无死角，补全大模型面试核心技术短板
• 答题能力质变：五维题解模式帮你建立 “原理→框架→话术” 的答题逻辑，避免踩坑
• 真题精准匹配：275 题按模块拆分，学练同步，针对性提升各技术域的面试能力
• 面试官视角赋能：聚焦工业界落地细节与评分点，让你的回答更贴合企业需求