中文 AI / NLP 面试笔记:大模型、机器学习、深度学习、Python、方案设计与工具链
# AI 面试题笔记 **源码仓库:** [github.com/xbsheng/ai-interview-note](https://github.com/xbsheng/ai-interview-note) 基于 [VitePress](https://vitepress.dev/) 整理的 **NLP、大模型、机器学习、深度学习、Python、方案设计与工具链** 等知识点与面试题参考答案要点,站点为中文、支持数学公式(MathJax)与本地全文搜索。 ## 环境要求 - [Node.js](https://nodejs.org/)(建议 20 LTS) - [pnpm](https://pnpm.io/) 9.x(与 `package.json` 中 `packageManager` 字段一致) ## 本地开发 ```bash pnpm install pnpm dev ``` 默认在浏览器打开本地预览地址(终端会打印具体 URL)。 ## 构建与预览 ```bash pnpm build pnpm preview ``` 构建产物输出到 `docs/.vitepress/dist/`。 ## 部署说明 仓库含 GitHub Actions 工作流(`.github/workflows/deploy-pages.yml`),在 `main` 分支推送时可构建并部署到 **GitHub Pages**。使用前请在仓库设置中启用 Pages,并确保工作流中的构建命令与 `package.json` 里的脚本名称一致(当前本地构建脚本为 `pnpm build`)。 站点 `base` 在 `docs/.vitepress/config.mts` 中配置为 `/ai-interview-note/`。若仓库名或部署路径不同,请同步修改 `base`(例如部署到用户站根目录时可设为 `'/'`)。 ## 文档结构 | 路径 | 说明 | | ---------------------------- | ---------------------------------- | | `docs/index.md` | 首页与推荐资料、面试题星级说明 | | `docs/python.md` 等 | 各主题 Markdown 源文件 | | `docs/llm/` | 大模型 / NLP 子章节 | | `docs/.vitepress/config.mts` | 站点标题、导航、侧边栏、搜索等配置 | 面试题在源文件中使用 **⭐** 标记重要程度(三星 / 二星 / 一星),生成页会按分区与徽标展示。 ## 许可与声明 内容仅供学习交流;题目与答案要点请结合业务场景与最新资料自行核对。
HAL 分层混合模型工作流 — 强模型(Claude)负责理解/拆解/验收,低成本模型(DeepSeek)负责检索/提取/清洗。Hermes Agent skill。
An LLM agent fine-tuned on DeepSeek for spaced repetition, dynamically integrating knowledge points based on the Ebbinghaus forgetting curve.
基于 STM32F103 构建的端到端 AI 智能手表生态。自研“零重定位”原生机器码动态加载引擎与页面栈式 UI 框架;集成生产级 OTA 回滚保护机制与高带宽(921600 baud)串口协议栈。通过 Node.js 中继实现 DeepSeek AI 语义控制及 ASRPRO 语音全双工交互,是一个集成了分布式计算、现代存储管理与 AI Agent 的嵌入式全栈工程。
A Meta-Agent-Driven Self-Evolving Multi-Agent System for UAV Detection and Tracking
One command to run Hermes AI Agent with a browser UI. Zero prerequisites. 一行命令,AI 就位。
网页应用Agent,接入DeepSeek、Mimo等模型