微软最新10道算法面试题！

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今年的算法面试题太新了吧！

Amusi在求职群和各大论坛上发现：AIGC相关的面试题猛增，特别是去年到今年爆火的大模型、多模态、扩散模型、SAM、Mamba考察的知识点越来越多。Amusi特别整理了10道微软近期面经中代表性的算法面试题

，你看看都会么？

1. SAM轻量级变体有哪些？

2. LoRA和adapter哪个效果好？

3. 如何加速Diffusion Model采样？

4. Mamba和Transformer的优缺点

5. layer norm和batch norm异同？

6. 卷积kernel是不是越大越好？怎么设计？

7. 多模态对齐有哪些技巧？如果加入未知模态呢？

8. Transformer中的Position Embedding怎么计算？

9. 你怎么看待近期很多Mamba工作？有什么代表性工作？

10. DETR轻量化方法有哪些？跟YOLO系列相比，实时性不足的原因？

大家不仅要查漏补缺，更要学会举一反三！比如Mamba、YOLOv9刚出，肯定得立马学习上，哪怕不用，但问到相关知识点了，如果答不上来那损失太大了。比如YOLOv9和v8的区别？爆火的DiT架构？Stable Diffision 3？

所以现在你不仅要看CS、AI经典八股文（Transformer基本必考），还要多follow前沿工作，特别是看最新的相关面试真题！因为回答不上来，可能面试就"跪了"。。。

看看下图中，求职群近期一直分享的大量AI算法岗、软开岗的大厂面试真题，你都会不：

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