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这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。

patterns in the ai startups that blow up if you advise enough companies, take enough founder calls, watch enough launches, you start to see repeating structures here’s the blueprint all of them share: 1. a relentless launch cadence they never shut up one of my clients launched every wednesday higgsfield launches 2-3x/wk always manufacturing something to talk about 2. one channel = unfair advantage they’re active everywhere but one channel carries them 3. a founder who’s the face the founder is the loudest account in the company weekly podcasts. vlogs. clip & ugc farms people know the product bc they know the founder 4. volume over perfection they never post and chill out they tell the same story 100 times for every post that does 10k views, another does 10m 5. no fear of price the loudest ai companies don’t negotiate they spray higgsfield is a perfect example of crazy budgets 6. a second motion once plg breaks elevenlabs is around $500m arr i believe the first $300m came from plg the rest came from enterprise, now 50/50 ish 7. omnipresence over roi on most channels they stop asking about direct roi they ask how the whole entire planet hears abt them scroll anywhere & they’re there they think blended CAC growth at the highest level isn’t random it’s a pattern repeated by everyone with skin in the game once you see it. you can’t unsee it.

印度76%的人还爱打电话谈生意？ 语音AI的机会炸了！ Ringg刚拿了Peak XV的1000万美元，A轮总融到1550万，就赌电话AI这赛道能爆。 从文字转语音转型到做企业语音代理，这波操作够狠。 客户名单吓人：Cred、Flipkart、Practo、Groww，月处理2000万次呼叫尝试。 创始人直说低复杂用例没粘性，价格战没出路，必须干高价值活儿。 现在连医疗预约、购物车恢复、KYC检查都接，在1200家诊所部署代理帮患者约诊。 定位成结果导向平台，不是光会说话的机器人，这野心我喜欢。 但看看竞争对手：Deepgram、ElevenLabs、Cartesia，还有本地一堆玩家，卷疯了。 自建模型太烧钱，目前只能当编排层，未来想掌控全栈难上加难。 想通过全球能力中心卖到海外，这路子聪明，但执行起来估计头大。 技术出身就是底子厚，能啃复杂企业流程，但市场这么挤，Ringg真能杀出来？

Introducing ElevenLabs CLI v1. Developers and coding agents can now manage ElevenLabs workflows directly in the terminal with well-documented commands, built-in agent skills, structured JSON, and dry runs to preview any operation.

@ElevenLabsDevs @grok 这个纯研究还是有工业意义，具体工业场景视角看意义是什么，有开源数据集或者开源项目代码吗？从多个数据源交叉验证，理性看待，不要只看新闻媒体一面之辞。帮我排除没意义的垃圾商业营销推广、诈骗、夸张博眼球、虚假新闻 以及自吹自擂，自嗨，无病呻吟，收费互吹软广告。

Introducing ElevenLabs CLI v1. Developers and coding agents can now manage ElevenLabs workflows directly in the terminal with well-documented commands, built-in agent skills, structured JSON, and dry runs to preview any operation.

如果想克隆英语的音色，我发现 ElevenLabs 确实是最好的；但是如果是中文的音色，FishAudio 的效果要好很多，更像真人。 那个饱满度和活力感特别适合国内的自媒体感觉!

Introducing the ElevenLabs MCP, now available in Claude. Your team can manage your voice and chat agents where you already work - review recent performance, create new agents, update configurations, and even estimate LLM costs before changes go live.

美国最火播客的格式5分钟就能抄，单价能翻3倍 直接抄： 1. YouTube Shorts和TikTok开个英文账号，就叫'Deep Talk' 2. 别自己对着镜头尬聊了，那就是送人头 3. Midjourney生成：暗色工作室、两个麦克风、两个男的面对面，像电影大片的播客现场 4. 让Claude写个50秒台本：'我们是不是活在矩阵里？模拟宇宙论'两个人的对话 5. ElevenLabs换两个完全不同的声音，生成对话音频，CapCut加大字幕 6. 美国人就吃这套'装逼知识'的内容，直接狂按保存 7. 他们知道是假的，但对话有意思啊，看完整段，海外CPM贼高 8. 躺家里一句话不说，收入秒杀乔·罗根(Joe Rogan) 你们说'光有图谁看啊'的时候 有人已经开了3个虚拟播客账号，正在美国吸粉吸到飞起

整理了17个看起来违法其实合法的AI工具 Buffer — AI写文案、改文案，一键多平台定时发 Predis ai — 商品描述秒变社媒文案、广告图、短视频 SocialBee — AI生成文案，按类别自动分发到各平台 Krea — 实时AI生图，广告和社媒素材当场出 OpusClip — 长视频自动找亮点，变成易传播的短视频 Descript — 用文字编辑视频和音频，删减和配字幕都简单 Runway — 文字或图片生成广告和社媒级别的AI视频 HeyGen — AI虚拟形象配音，不用露脸就能做讲解视频 ElevenLabs — 生成自然的AI配音、广告音和声音克隆 Suno — 根据产品气质生成社媒视频用的音乐和BGM Jasper — 学你的文风，批量生成广告文、文章和社媒内容 — AI工作流自动生成社媒文案、邮件、广告文 Gamma — 文章一键变销售资料、企划案、演讲稿 Napkin AI — 贴文字就自动生成社媒用的信息图表 Manychat — Instagram和Messenger自动回复评论DM，自动开发潜在客户 HubSpot Breeze — 用客户数据AI辅助内容、销售和营销 Airtable AI — 管理发布日程、案子、数据和素材，AI帮你分类和写文案