一句话暴论:当面试官要求手搓FP16精度时,真正的考题是“你能否在硅基文明觉醒前跟上进化速度”。
一、面试地狱难度实录(开发者生存指南)
- 百度二面手搓FP16精度:考的不是浮点数,而是对硬件底层的敬畏(原文)
- 腾讯夺命11连问:混元大模型面试暴露行业真相——懂原理已不够,得会调参、训推、修故障的“全栈炼丹师”(解析)
- NVIDIA四轮拷打实录:GPU厂面试竟考Attention优化!Lighting Attention核心破局点:用KV分块+动态稀疏,把显存带宽压榨到极限(解读)
- 阿里淘天终面翻车现场:大厂终面转向“场景实战题”,产品思维成为新门槛(血泪史)
面试官潜台词:2025年的AI工程师,得是“算法+工程+硬件”的三体人。
二、训练技术:卷效率还是卷规模?
- RLVR:多模态后训练框架刷新认知——用强化学习教MLLM“看图推理”,泛化性能↑10%(论文)
- 微调争议:99%企业不该碰微调?数据质量不足时,微调=灾难性遗忘加速器(反常识)
- 显存压榨术:梯度检查点+LoRA量化,6B模型单卡可训(调参指南)
暴论:Scaling Law没失效,但
穷人玩家请走“小模型+精调”的猥琐发育路线。
三、模型战场:Qwen3 vs DeepSeek vs MiniMax
- Qwen3嵌入模型揭秘:为什么全行业用RoPE?旋转位置编码成LLM长文本标配(数学之美)
- MiniMax开源M1模型:3万字长文生成吊打Gemini,用混合注意力实现性价比逆袭(实测)
- GraphRAG杀疯了:清华DO-RAG用Agentic CoT让领域问答效果飙升33%,知识图谱+RAG=专业领域核武器(技术报告)
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关键进展:多模态RAG进入“双线索时代”(文本+结构信息并行处理),SimpleDoc项目证明:
表格/代码类数据必须AST解析(
代码分块技术)。
四、Agent革命:MCP协议开启“工具主动调用”纪元
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MCP-Zero省98%算力:让Agent学会说“我要查数据库”,而不是傻等人类指令(范式颠覆)
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爆款应用链:
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安全警报:Karpathy坦言Agent攻击无解!六大防护模式紧急上线(防御指南)
创业者警告:别碰通用智能体!
垂直场景Data Agent才是摇钱树(金融/工业/运维场景已跑通)。
五、争议与反思
- RAG必要吗? Google用“选择性生成框架”让RAG准确率↑10%,但轻量任务Agent直接开干更高效(实验)
- Infra断代之争:AI Infra工程师在重构基础设施——传统分布式架构正被MoE+KV缓存分块技术颠覆(讨论)
- Karpathy炸场演讲:AI是终极操作系统,程序员转型“AI行为设计师”(金句)
彩蛋:本周最惨技术人
腾讯实习生把显存搞炸了——原因竟是忘关FlashAttention的deterministic模式(事故报告)
教训:
跑大模型前默念三遍“开deterministic=找死”。
在大模型时代,我们如何有效的去学习大模型?
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