AIGC_Interview
AIGC_Interview 是一份面向求职者的「AIGC 面试通关手册」。它把零散的面经、学习路线、论文、开源项目、提示词技巧等资料系统梳理成册，帮你快速补齐大模型、Stable Diffusion、Prompt Engineering、Embedding、微调等核心知识，并给出真实面试题与参考答案。
如果你正在找算法、产品经理、提示词工程师或 AIGC 设计岗位，这份指南能帮你节省四处搜资料的时间，直接对照岗位需求查漏补缺。
亮点在于：持续更新的真实面经＋按方向分类的学习路径＋可直接运行的示例代码与提示词模板，让不同背景的同学都能按需取用。
使用场景
场景背景
李明，一位拥有 3 年经验的算法工程师，正在准备跳槽到 AIGC 领域。他正在准备跳槽到 AIGC 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 AIGC 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 AIGC 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 AIGC 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 AIGC 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 AIGC 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 AIGC 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 年经验，正在准备跳槽到 aigc 领域！他拥有 3 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运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
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最近秋招期间，许多同学和朋友都在为找工作而焦虑不已。近年来，经济下行导致就业机会减少，求职之路确实并不容易。由于 AIGC 领域的热度不断攀升，近期有不少朋友向我咨询提示词工程师这一职业的相关问题。然而，关于这一领域的求职资料却相对匮乏，系统性、全面性的资料更是少之又少。由于我长期关注 AIGC 领域，并且也在运营提示词社群，对相关领域已有零星的了解。因此，我将这些内容整理归纳，希望能为正在求职的朋友们提供一些帮助。
同时，我也要说明，这个行业目前仍存在诸多不确定性。并不是说可以盲目地推荐大家涌入这一行业，而是如果在求职过程中屡屡碰壁，不妨考虑一下这一领域的机遇。从目前来看，AIGC 行业的机会相对较多，发展前景也较为广阔。
AIGC 的算法方向前景总体上争议不大，但关于提示词工程师这一职业的前景却众说纷纭。对于提示词工程师的工作机会，我非常赞同这样一句话：
时代赋予普通人的上升机会本就稀少，通过易于上手的“写提示词”技能作为“跳板”，进入行业后不断提升自身能力，“提示工程师”是一个非常不错的转型路径。从原本可能被“淘汰”的“写提示词”型工程师，转变为真正掌握算法优化、开发以及落地部署的“提示工程”专家——这才是真正的成功转型。
面经
算法方向
观点
提示词方向
- 5 家大厂 AIGC：百度&腾讯&科大讯飞&商汤&蚂蚁金服 AI 产品经理面经大汇总（已Offer）
- Prompt 工程师指南 [高阶篇]：对抗性 Prompting、主动 Prompt、ReAct、GraphPrompts、Multimodal CoT Prompting 等 提示词工程师需要掌握的高阶能力
- 「AI 提示词工程师」的见解与经验分享
- 设计师的 AIGC 面试题，您该如何应对？——（上篇）
- 6 个常见的 AIGC 相关面试问题，范例答案来了！
- 字节 AIGC 产品经理真题面试｜全程高能
观点
关于提示词工程师这一职业，人们有着不同的看法。我们收集了各方的文章，供各位参考：
| 名称 | 简介 | 备注 |
|---|---|---|
| 实地走访用人单位：Prompt 工程师真的是低门槛的“香饽饽”吗？ | 相较于当前的 Prompt 工程师入门门槛，或许已经达到了历史最低值，是进入该行业的绝佳时机。不过，Prompt 工程师并非一项“麻瓜”就能轻易上手的工作，而且未来可能会愈发难寻。 | - |
| Prompt 工程师指南 [高阶篇]：对抗性 Prompting、主动 Prompt、ReAct、GraphPrompts、Multimodal CoT Prompting 等 提示词工程师需要掌握的高阶能力 | - | |
| 年薪六位数，AI 提示词工程师成为热门新职业 | 提示词工程师是“让新一代生成式人工智能应用程序（如 ChatGPT 或 Google Bard）完成人类想要它们去做的事情”的专家。 | - |
| 大模型带火新职业，“会咒语的那群人”能走多远 | ChatGPT 等大模型的火爆，催生了“提示词工程师”这一新兴职业。有人将“提示词工程师”称为“会咒语的那群人”。据了解，目前国内各大招聘平台上，名为“Prompt 工程师”或“Prompt Engineer”的职位月薪大多在 1.5 万至 6 万元之间。尽管关于这是否属于新职业还是临时工种仍有诸多争议，但不可否认的是，诸如提示词工程师一类的 AIGC 相关职业正蓬勃发展。 | - |
| 不超过 39k，AIGC 美术人才薪资天花板是怎么来的？ | 根据厂商发布的消息，AIGC 岗位薪资基本在 1 万至 3 万元左右。此外，像 AIGC 算法工程师，最高薪资甚至高达百万级别。而这与今年就业难的游戏行业常规招聘市场形成了鲜明对比。 | - |
| 普通人转行“提示工程师”毫无意义 | 提示工程师（Prompt Engineer）职业祛魅指南。时代给普通人的上升机会本就稀少，通过易于上手的“写提示词”技能作为“跳板”，进入行业后不断提升自身能力，“提示工程师”是一个非常不错的转型路径。 | - |
| AIGC 招聘实火还是虚火？ | AI 相关岗位招聘火热，高薪吸引了众多求职者。但 AI 创业领域存在争议，部分人认为这只是蹭热点，真假机遇仍需进一步甄别。 | - |
| 6 个月时间，百万年薪的提示词工程师光速失业 | 这是一场关于信息差的游戏，其中包含着迷茫与焦虑，激动与振奋。 | - |
| 请别造新词了，未来不会有什么 Prompt 工程师 | 与其说，懂 Prompt 是核心竞争力，不如说，沟通能力才是核心竞争力。 | - |
| 真实的 AIGC 就业现状：遭面试官鄙视，给一般的薪水干更多的活 | 铁打的打工人，流水的新风口。 | - |
| 慢一点儿招聘，提示工程师 Prompt Engineer 这个岗位终将消失 | Prompt engineering 提示工程是生成式 AI 的一个临时阶段。 | - |
学习资源
学习路径
待补充
AIGC 知识库
文章
| 名称 | 简介 | 备注 |
|---|---|---|
| AI Agents 大爆发：软件 2.0 初现雏形，OpenAI 的下一步 | Lilian Weng 的个人博客文章，Lilian 现在是 OpenAI 的 Head of Safety Systems，此前还领导过 OpenAI 的 Applied AI 团队。AI Agent 被认为是 OpenAI 发力的下一个方向。OpenAI 的联合创始人 Andrej Karpathy 在近期的一次公开活动上提到“相比模型训练方法，OpenAI 内部目前更关注 Agent 领域的变化，每当有新的 AI Agents 论文出来的时候，内部都会很兴奋并且认真地讨论”，而在更早之前，Andrej 还评价 AutoGPT 是 Prompt Engineering 下一阶段的探索方向。 | 英文原文 |
| 《综述：全新大语言模型驱动的Agent》——4.5 万字详细解读复旦 NLP 和米哈游最新 Agent Survey | 复旦 NLP 团队和米哈游一起出的《TITLE：The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》论文一个翻译版本，作者同时对部分内容进行了删繁就简，总结概括。 | 论文原文 |
| LangChain Agents - Joining Tools and Chains with Decisions | LangChain Agents——将工具和任务链与决策结合起来 | 英文 YouTube 视频，LangChain 项目官方对预置的 agents 介绍。 |
提示词学习
| 名称 | Stars | 简介 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 吴恩达《面向开发者的 ChatGPT 提示词工程》 | - | DeepLearning.ai 创始人吴恩达与 OpenAI 开发者 Iza Fulford 联手推出了一门面向开发者的技术教程：“ChatGPT 提示工程” | 《面向开发者的 ChatGPT 提示词工程》非官方版中英双语字幕 - 中文视频地址：面向开发者的 ChatGPT 提示词工程 - 英文原视频地址：ChatGPT Prompt Engineering for Developers |
| Prompt engineering techniques | - | 微软官方教程，介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法，涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景等内容。 | - |
| 高质量导师提示词 Mr.-Ranedeer-AI-Tutor |  |
A GPT-4 AI Tutor Prompt for customizable personalized learning experiences. | 极具参考价值的提示词 |
| 结构化提示词 LangGPT |  |
LangGPT：赋能每个人成为提示词专家！🚀 结构化 Prompt，结构化提示词。 | 使用结构化方式撰写高质量提示词 |
官方教程
| 名称 | Stars | 简介 | 备注 |
|---|---|---|---|
| GPT 最佳实践 | - | OpenAI 官方教程，介绍使用 GPT 的最佳实践 | - |
| openai-cookbook |  |
用于演示与指导如何使用 OpenAI API 的示例与指南 | OpenAI API 官方使用指南 |
| openai-python |  |
OpenAI Python 库为使用 Python 编写的应用程序提供了便捷的 OpenAI API 访问方式。 | OpenAI Python 接口 |
| 使用 OpenAI API 进行提示工程的最佳实践 | - | OpenAI 官方教程，详细介绍了提示工程中的最佳实践 | - |
| Llama 入门指南 | - | Meta 发布的 Llama 入门指南，涵盖了想要使用和训练 Llama 所需的一切内容，包括模型微调、量化、提示工程、推理与测试等完整流程。 | 如果你对微调 Llama 拥有基础了解，不妨参考本教程。 |
AIGC 应用开发
| 名称 | Stars | 简介 | 备注 |
|---|---|---|---|
| LangChain 教程 | - | - | 由吴恩达与 LangChain 开发者共同推出的免费教程 |
| LangChain 中文入门教程 |  |
LangChain 中文入门教程 | GitBook 地址：https://liaokong.gitbook.io/llm-kai-fa-jiao-cheng/ |
| langchain-ChatGLM |  |
langchain-ChatGLM，基于本地知识库的 ChatGLM 问答系统 | |
| langchain |  |
通过可组合性构建 LLM 应用程序 | 开发自己的 ChatGPT 应用 |
| langchain-aiplugin |  |
- | langChain 插件 |
| LangFlow |  |
LangFlow 是 LangChain 的一个 UI 工具，采用 React Flow 设计，旨在提供一种轻松便捷的方式，帮助用户进行流程实验与原型设计。 | LangChain 的一个 UI 工具 |
| langchain-tutorials |  |
LangChain 库的概览与教程 | LangChain 教程 |
| awesome-langchain |  |
😎 一份超棒的工具与项目清单，汇聚了优秀的 LangChain 框架资源。 | LangChain 精选资源列表。 |
| llm-books |  |
- | 利用 LLM 构建应用的实践笔记 |
代理开发框架与工具
| 名称 | Stars | 简介 | 备注 |
|---|---|---|---|
| langchain | |
通过可组合性构建 LLM 应用程序 | 最知名且应用最广泛的开发框架 |
| Phidata |  |
利用内存、知识与工具构建 AI 辅助助手。 | 轻量灵活的代理开发框架 |
| Agently |  |
AI 代理应用开发框架 | 只需少量代码即可构建原生 AI 代理应用 |
| ollama |  |
快速上手并运行 Llama 3、Mistral、Gemma 等大型语言模型。 | 大模型私有化本地部署神器 |
AI 基础（算法方向）
- 一文读懂 ChatGPT 模型原理
- ChatGPT/InstructGPT 详解 ChatGPT 和 InstructGPT 在模型结构与训练方式上完全一致，均采用指示学习（Instruction Learning）以及人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）来指导模型训练。要理解 ChatGPT，我们首先需要深入理解 InstructGPT。
- OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 整理的一篇机器学习研究论文 「掌握了这些内容，你就了解了当前（人工智能领域） 90% 的重要内容。
GPT 论文
| 名称 | 简介 | 备注 |
|---|---|---|
| Improving Language Understanding by Generative Pre-Training | 通过预训练语言模型与微调，生成式预训练方法能够在多种自然语言理解任务中取得最新的最佳性能。与其他自然语言处理方法和技术相比，生成式预训练方法具有更好的泛化能力、更高的效率，且对标记数据的需求更少。 | GPT-1 论文。有趣的是，GPT1 的论文在投稿时并非一帆风顺，甚至多次被拒稿，从未被任何顶级会议接受。其中一个原因在于 GPT1 的模型架构几乎没有任何创新之处。 |
| Language Models are Unsupervised Multitask Learners | 探索了更大规模模型在零样本场景下的表现，无需任何微调，仅依靠预训练、提示与预测，便在 8/9 个任务中达到了 SOTA。 | GPT-2 论文 |
| Language Models are Few-Shot Learners | 从最初的大型模型预训练引导者，到后来转向无适配的 FEW-SHOT 通用能力引导者。 | GPT-3 论文 |
| GPTV_System_Card | GPT 视觉系统卡片。 | GPT-4 多模态模型报告 |
论文解读：
深度学习入门「口袋书」
深度学习入门「口袋书」，作者是法国计算机视觉专家 François Fleuret，用 130 多页简洁明了地概括了深度学习的主要内容。这本小册子非常适合随手携带，在需要时快速回顾关键概念。小册子的插图、工具与代码都极为简洁优美，一目了然。
AI 基础（其他方向）
开源与合作
🔗 本项目为 EmbraceAGI 开源社区项目，EmbraceAGI 开源社区欢迎所有有志于开源的朋友参与共创，共建 AI 时代的开源社区！
📜 协议
🔗 本项目采用 CC BY-NC-SA 4.0（知识共享-署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际） 协议开源。
🤝 合作
- [经验分享] 如果您已有 AIGC 领域求职经验，欢迎您分享您的笔试、面试经验、职位需求等相关经验
- [开源共建] 您可以通过以下几种方式参与开源共建：
- 共同编辑、维护本项目
- 共建共创 EmbraceAGI 开源社区
- [工作机会] 若贵司有 AIGC 相关招聘或内推信息，欢迎在本项目发布
有意者请通过 PR、Issue 或下方联系方式与我联系。
💌 联系
项目作者——云中江树，相关开源项目：
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