本合集整理了科大讯飞、小米、百度等互联网大厂算法工程师面试真题，涵盖自然语言处理、深度学习模型原理及工程实践。内容包括 jieba 分词、Word2Vec、ChatGPT 训练流程、BERT 架构、PyTorch 训练评估模式、Python 数据结构、Transformer 机制、P-Tuning V2、BiLSTM-CRF、LoRA 微调、GBDT 集成学习、Flash Attention 优化及混合精度训练等核心知识点，并附带两数之和等经典算法题解。
本文整理了科大讯飞、小米、百度等知名互联网企业的算法工程师面试真题，涵盖自然语言处理、深度学习模型原理、工程实践及经典算法题解。
jieba 分词是一款高效的中文文本分词工具，其核心基于前缀词典匹配与动态规划。主要实现机制如下：
Word2Vec 是一种将词语映射为稠密向量的模型，通过预测上下文或目标词来学习语义表示。包含两种主要架构：
ChatGPT 基于 GPT-3.5 架构，训练分为两个关键阶段：
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是基于 Transformer 的双向编码器模型。与传统单向语言模型不同，BERT 同时利用左侧和右侧上下文信息。
PyTorch 中 train() 和 eval() 用于控制模型的运行模式：
Python 字典（dict）是键值对的集合，键必须唯一且不可变，值可重复。底层基于哈希表（Hash Table）实现：
# 示例：字典基本操作
d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d['a']) # 输出：1
d['c'] = 3 # 添加新键值对
针对无序数组寻找 Top K 大元素，常见方案有两种：
import heapq
def top_k_largest(nums, k):
if not nums or k <= 0:
return []
heap = []
for num in nums:
if len(heap) < k:
heapq.heappush(heap, num)
elif num > heap[0]:
heapq.heapreplace(heap, num)
return sorted(heap, reverse=True)
Transformer 摒弃了循环结构，完全基于注意力机制处理序列数据。核心组件包括：
P-Tuning V2 是对 Prompt Tuning 的改进，旨在减少可学习参数同时提升性能：
BiLSTM-CRF 结合了双向长短期记忆网络与条件随机场，常用于序列标注任务（如命名实体识别）：
给定整数数组 nums 和目标值 target，找出和为目标值的两个整数下标。
def two_sum(nums, target):
seen = {}
for i, num in enumerate(nums):
complement = target - num
if complement in seen:
return [seen[complement], i]
seen[num] = i
return None
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效微调技术，用于大型语言模型：
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法：
机器翻译主要采用 Seq2Seq 架构，目前主流基于 Transformer：
Transformer 由多层相同的块组成，每块包含：
Flash Attention 旨在优化 GPU 上的 Attention 计算效率：
Beam Search 是序列生成中的搜索策略：
以上题目涵盖了从基础数据结构到前沿大模型技术的核心知识点，建议结合官方文档与源码深入理解。
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