后端岗位面试题 · 业务理解 · LLM
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 53 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解 · LLM
考察点
技术栈
第 41 题请谈谈你对大模型技术发展趋势及其对相关行业影响的理解。 考察对大模型技术演进、应用前景和潜在风险的认知深度第 42 题请谈谈你对大模型技术的了解，并结合实际工作说明应用情况。 考察大模型知识基础与实际落地能力第 43 题微调的使用场景是什么？ 考察对模型微调适用场景的理解和判断能力第 44 题请简述你对大语言模型基本原理的了解，包括其训练和推理的核心流程。 考察对大语言模型整体架构和运行机制的理解深度第 45 题请概述一篇你熟悉的大模型相关论文，包括其核心任务、使用的数据集以及评估指标。 考察对大模型研究的理解深度及信息提炼能力第 46 题请介绍你对AI Agent及底层技术架构的理解，并说明它们如何支撑实际业务应用。 考察对AI Agent概念、底层技术栈及业务落地价值的综合理解第 47 题你了解哪些大模型的主要应用场景？请结合具体案例说明。 考察对大模型应用领域的认知广度与深度，以及结合实际案例分析的能力第 48 题你了解大模型有哪些应用场景吗？ 考察对大模型实际应用和市场趋势的理解广度与深度第 49 题请谈谈你对大语言模型和生成式模型的理解，包括它们的基本原理和主要应用场景。 考察对大模型的基本认知和知识广度第 50 题你对大语言模型（LLM）的能力边界和典型应用场景有哪些认识？ 考察对大语言模型基本原理、能力边界与业务应用的认知深度第 51 题请介绍你参与过的基于大语言模型（LLM）的项目，包括项目背景、你的具体职责、技术方案和最终效果。 考察候选人从项目背景、技术实现到结果复盘的完整表达能力，以及对大模型应用的深入理解第 52 题请解释什么是RAG（检索增强生成），并说明其核心工作原理与适用场景。 考察对RAG概念、流程及适用场景的理解第 53 题实习过程中使用过大模型吗？ 考察候选人实习中接触大模型的实际经历与深度