《多模态 AI 高频面试题：2026 版》是一本面向多模态大模型、视觉语言模型、Multimodal RAG、AI Agent、VLA 与具身智能方向的系统性面试题集。
 
本书围绕 2026 年多模态 AI 的核心技术趋势，系统整理了从基础概念到前沿架构、从模型训练到工程落地、从视觉理解到智能体执行的高频面试问题。内容覆盖 Multimodal Large Models、Vision Foundation Models、Multimodal Representation Learning、Vision-Enhanced NLP、Multimodal Retrieval、Multimodal RAG、计算效率优化、可靠性与安全、多模态 Agent、Computer Use、Agent Harness、VLA、Embodied AI 以及自动驾驶多模态推理等方向。书中新增问题均标注为 “New in 2026”，并专门增加了“Multimodal Agents, Computer Use, and Agent Infrastructure”以及“VLA, Embodied AI, and Autonomous Driving Multimodal Reasoning”两个前沿章节。
 
这本资料不是简单罗列概念，而是按照“通俗解释 + 技术机制 + 面试追问 + 常见误区 + 总结”的方式组织，帮助读者真正理解每个问题背后的技术逻辑。无论你是准备 AI Research Scientist、Applied Scientist、Multimodal Engineer、Machine Learning Engineer，还是希望系统学习多模态大模型的最新发展，这本书都可以作为一份高密度、结构化、面试导向的学习资料。
 
适合人群：
准备多模态 AI / VLM / MLLM / Agent / VLA 相关岗位面试的候选人；
希望系统学习 GPT-4o、Qwen-VL、InternVL、LLaVA、SAM、Multimodal RAG、Computer-Using Agent 等方向的研究者和工程师；
想了解 2026 年多模态 AI 前沿趋势、工程难点与系统设计思路的学习者；
需要准备英文技术面试表达、提升回答深度和专业度的同学。
 
本书的核心目标，是帮助你从“知道一个概念”升级到“能在面试中讲清楚技术原理、系统设计、工程取舍和失败模式”。