LLM 与 GenAI 基础是 Scale AI 前沿部署工程师面试流程的核心部分。Token、上下文窗口、提示工程 vs RAG vs 微调、幻觉、评测、成本与延迟：这是每个 AI 原生 FDE 面试流程最先考察的概念核心。以下是需要准备的 LLM 与 GenAI 基础问题，先是标注为 Scale AI 的问题，然后是来自我们的 LLM 与 GenAI 基础题库中信号值最高的问题，每个答案都按照资深工程师的标准撰写。

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标注为 Scale AI 的 LLM 与 GenAI 基础问题

更多适用于 Scale AI 面试流程的 LLM 与 GenAI 基础问题

候选人认为最有用、信号值最高的 LLM 与 GenAI 基础问题，参照 Scale AI 前沿部署工程师面试流程所考察的内容设计。

Scale AI LLM 与 GenAI 基础轮次背后的概念

这些问题所预设的术语和思维模型。基础部分免费开放；更深入的、决定面试成败的概念属于付费内容。

基础Token 化与 Token语言模型读取的不是字符或单词，而是 token：由分词器产生的子词片段，每个 token 被映射为模型嵌入的一个整数。Token 是上下文窗口和计费的单位，而文本如何切分成 token 解释了大量看似奇怪的模型行为，这就是为什么几乎每个面试流程都从这里开始。

基础上下文窗口上下文窗口是语言模型一次能够关注的固定 token 数量，输入和输出共享同一预算。理解上下文窗口，正是能够合理设定提示词大小、控制成本与延迟、并判断何时该使用 RAG 的工程师，与那些只是把所有内容一股脑粘贴进去然后祈祷的工程师之间的分水岭。

基础嵌入与向量表示嵌入将一段文本转换成一列数字，其位置经过设计，使含义相近的文本在空间中彼此靠近，从而让你可以按语义而非关键词进行搜索。嵌入是 RAG、语义搜索、聚类和去重背后的引擎，因此 FDE 面试流程期望你能解释余弦相似度，以及那些会悄悄破坏向量索引的陷阱。

基础Transformer 的直观理解Transformer 是所有现代大语言模型背后的架构，其核心是自注意力机制，让每个 token 能够并行地关注其他所有 token。FDE 面试流程不要求数学推导；他们希望你用高管或同事都能听懂的通俗语言，解释注意力机制为什么胜过 RNN、decoder-only 意味着什么，以及为什么长上下文的成本很高。

核心登录注意力与自注意力注意力机制计算价值向量的加权和，其权重取决于每个 token 的 query 与其他所有 token 的 key 的匹配程度。自注意力在单个序列内应用这一机制，使每个 token 都能从其他所有 token 中提取信息，而这种全对全的比较正是计算成本随序列长度平方增长的原因。FDE 循环会考察这一知识点，因为它用一个思维模型解释了上下文限制、延迟和 KV 缓存。

核心登录RoPE 与位置编码自注意力本身没有词序概念，因此 transformer 需要将位置信息注入 token 向量。旋转位置编码（RoPE）按照与位置相关的角度旋转 query 和 key 向量，使相对位置信息自然地从点积中体现出来，这就是 RoPE 成为几乎所有长上下文模型基础的原因，也是扩展上下文窗口意味着需要重新缩放 RoPE 的原因。

基础Temperature、Top-p 与采样在每一步，模型会为每个可能的下一个 token 输出一个概率分布，而 temperature、top-p 和 top-k 等采样设置决定了如何将这个分布转化为实际的选择。FDE 循环会考察这一知识点，因为它控制着确定性与创造性之间的旋钮：知道什么时候该调低用于信息抽取、什么时候该调高用于头脑风暴，以及为什么同一个 prompt 给出不同答案是预期行为而非 bug。

高级🔒 高级内容LoRA 与参数高效微调全量微调会更新模型中的每一个权重，训练成本高昂，并且每个任务都会产生一个完整大小的 checkpoint。LoRA 则冻结基础模型，转而训练小型低秩适配器矩阵，从而得到极小的可替换 checkpoint；QLoRA 进一步加入量化后的冻结基础模型，使整个流程可以在单张 GPU 上运行。FDE 循环会考察这一知识点，因为这是在客户数据上适配模型而不至于耗尽客户预算或压垮其硬件的方法。

Scale AI 的前沿部署工程师循环会考察 llm & genai 基础问题，例如“为什么 LLM 会产生幻觉？”、“你在构建一个标记高风险合同条款的分类器，应该优化精确率还是召回率？”、“客户希望模型‘了解我们的文档’。Prompt 工程、RAG 还是微调：你如何选择？”。Token、上下文窗口、prompt 工程与 RAG 与微调的对比、幻觉、评测、成本与延迟：这是每个 AI 原生 FDE 循环最先考察的概念核心。完整题集按由易到难排序并附有专家答案，见下文。

按顺序练习本页上的 llm & genai 基础问题，学习下方链接的相关底层概念，然后查阅 Scale AI 的完整面试流程，了解这一轮在循环中的位置。对于 Scale AI 而言，面试官特别看重：企业、政府和国防部署。

是的。Scale AI 招聘前沿部署 AI 工程师和资深前沿部署 AI 工程师，他们与企业、国防和政府客户合作，交付数据和 GenAI 系统。

预期会有招聘人员初筛、工程师面试和现场编程环节，此外还会讨论 GenAI 部署以及模型开发背后的数据基础设施。整个流程通常持续数轮。2026 年初的候选人反馈显示，流程先是招聘人员电话沟通，随后是与工程师进行 45 分钟的现场编程环节，再扩展到三到四轮、约三周内共六到七场面试。

Scale AI 的其他面试轮次

Scale AI 前沿部署工程师面试流程所考察的其他方向。

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