CARD · 01
🧠 General / 基础
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梳理 Transformer 与 RLHF 的基础概念，是进入后续大模型面试题的起点。
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感谢这两个开源仓库对社区和本网页做出的贡献，也预祝大家秋招顺利！下面按主题整理为教程卡片，点击即可跳转到对应 HTML。
梳理 Transformer 与 RLHF 的基础概念，是进入后续大模型面试题的起点。
覆盖对齐优化、推理模型与 on-policy distillation，是面试中最常追问的训练后阶段。
面向系统岗的核心版块，涵盖模型结构、长上下文、缓存、量化与分布式训练。
从 Agent 基础到长程协作与自进化，覆盖多智能体系统常见追问。
覆盖图像、视频、3D 以及扩散后训练与蒸馏，偏系统实现与工程落地。
多模态对齐的核心入口，适合快速回顾视觉语言融合和跨模态表示。
聚焦生成式建模的基础理论和离散/连续表示学习。
来自 Hello-Agents 的大模型秋招面试问题总结，适合把 LLM、VLM 与 Agent 交叉题做最后一轮回顾。
Bilingual ML / LLM / multimodal / diffusion / agent / generative-model interview cheat sheets (秋招经验手册) — single-file HTML reads anywhere on phone, iPad, and laptop — auto-generated by the ARIS /render-html workflow 🌱
📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程