近年来，随着大模型在多个领域的应用变得越来越广，北美的相关岗位面试也变得更加具体和专业。对于留学生来说，除了技术本身，语言表达、项目理解以及问题拆解能力也都是评估的重点。准备过程中，与其死记硬背一些标准答案，不如多花时间理解底层原理和实际场景的结合方式。
面试里最常问的就是关于Transformer结构的原理，包括Self-Attention机制是怎么运作的、为什么使用Position Encoding、Layer Normalization在模型中的作用等等。有些面试官还会追问不同模块之间的联系，比如说Feedforward层在整个结构中起什么作用，或者为什么Residual Connection可以帮助训练更深的网络。这些问题如果只是表面地去答，可能会被继续追问，所以理解背后的数学推导和动机会更有帮助。
除了理论部分，还有很多和项目实践有关的问题。比如“你在项目中怎么选模型”，“为什么不用BERT而用GPT”，或者“你是怎么处理数据中的噪声的”。这类问题其实就是在考察你对模型和任务的适配能力，不是非要追求很高级的技术点，而是希望看到你有没有从问题出发做判断。如果能结合你自己做过的项目来回答，效果会更自然、更可信。
有时候面试也会加入一些开放式的问题，比如“你怎么看当前大模型的局限”，或者“未来LLM还有哪些可能的优化方向”。这类问题没有标准答案，考察的是思维深度和表达清晰度。可以结合最新的趋势，比如LoRA、MoE、Instruction tuning这些话题，谈一点自己的理解，哪怕不深入，也能表现出你有持续关注行业。
当然，沟通方式也很重要。北美公司普遍看重表达能力，如果能用简单准确的方式讲清楚复杂问题，往往会比技术细节更打动人。面试不只是对技术的评估，更是看你是否能在团队里有效协作，解决实际问题。多练习讲项目、讲原理、讲思路，比刷题更实用。
