互联网/IT行业面试题 · 风险判断 · LLM
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 31 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断 · LLM
考察点
技术栈
第 1 题你认为通用大模型和垂类小模型未来会形成怎样的分工？ 考察对AI模型生态演化趋势的洞察和逻辑推理能力第 2 题请结合你的实际经验，说明大语言模型通常适合解决哪类问题，并举例说明不适合的场景。 考察对大模型能力边界的理解与场景选择能力第 3 题你对AI大模型有什么看法？用过哪些大模型，认为它们有什么弊端？ 考察对大模型的实践使用、技术理解与风险认知第 4 题在设计一个基于大语言模型的 Agent 时，你认为主要的技术难点有哪些？ 考察对 Agent 系统核心挑战的理解与结构化分析能力第 5 题你在做微调的时候，怎么解决遗忘的问题？ 考察对微调过程中灾难性遗忘问题的理解与应对能力第 6 题在检索增强生成系统中，为什么通常在向量相似度检索后还要将结果交给大模型生成答案，而不是直接输出检索文本？这样对幻觉和安全性有什么影响？ 考察对RAG架构中检索与生成分离的理解，以及其对幻觉和安全性的影响第 7 题大模型幻觉产生的原因有哪些？ 考察对大模型幻觉成因的理解深度第 8 题请介绍你对大模型和多模态技术的理解，以及它们在实际应用中的价值和挑战。 考察对大模型、多模态技术的知识掌握、应用意识与风险认知第 9 题你如何看待大模型幻觉？它一定是弊端吗？ 考察对幻觉的辩证理解和价值判断第 10 题利用大模型进行代码的缺陷检测，你了解大模型底层是怎么做到输入代码返回缺陷的吗？ 考察对大模型处理代码的机理理解，包括预训练、上下文编码、注意力机制与生成/分类原理第 11 题什么是AI幻觉？在实际应用中如何降低大模型产生幻觉的风险？ 考察对AI幻觉成因的认知及应对策略第 12 题如何评估一个大型语言模型（LLM）的综合能力？ 考察对LLM评估方法论、指标和实际应用的理解第 13 题你了解大模型幻觉吗？请说明产生原因以及如何缓解大模型幻觉。 考察对大模型幻觉的理解深度与系统性缓解策略第 14 题大模型擅长做什么、不擅长做什么？ 考察对大模型能力边界和局限性的理解第 15 题什么是大模型的幻觉，如何缓解？ 考察对大模型幻觉概念的理解和实用缓解策略第 16 题如果大模型出现了幻觉，该怎么办？ 考察对大模型幻觉问题的理解、排查与缓解方案第 17 题在前端项目中，如何利用大模型实现自然语言输入校验？请说明你的设计方案与边界。 考察前端结合大模型做自然语言校验的设计思路与风险意识第 18 题请说明 LLM 作为评判者（LLM-as-a-Judge）在哪些场景下可能失效，并解释原因。 考察对 LLM 评估方法局限性的理解与风险判断第 19 题请介绍对编码模型（如代码生成模型）的了解，包括原理和优缺点。 考察对代码生成模型原理及局限的认知第 20 题请谈谈你对大语言模型（LLM）的基本原理、典型应用和局限性的理解。 考察对大模型基础知识的掌握深度、应用场景认知及风险意识