专业服务行业面试题 · 方案权衡 · LLM
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 41 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · LLM
考察点
技术栈
第 1 题百度为何要推进AI重构搜索？AI重构的具体路径有哪些？ 考察对搜索产品演进、AI技术应用和商业动机的综合理解第 2 题假设您负责监控AI大模型行业的趋势（如2025年AI Agent的重塑应用形态），请说明如何将这些趋势转化为产品优化依据，并评估潜在商业影响。 考察将行业技术趋势转化为产品策略与商业评估的整体思维框架第 3 题大模型有哪些位置编码，RoPE 的优势是什么？ 考察位置编码的演进理解与旋转位置编码的数学机制及优势第 4 题你们系统中调用大模型的频率大概是多少？ 考察对系统调用量的理解和估算能力第 5 题请说明如何为一个需要持续优化的大模型产品项目（例如根据行业动态迭代）提出并实施前瞻性改进方案。 考察对持续改进项目的规划能力、前瞻性判断和实施路径设计第 6 题请介绍大模型微调的主要方法，重点说明 LoRA 的原理、需要调整的参数、适用的任务以及常用的预训练基座模型。 考察对大模型微调方法体系的理解和 LoRA 技术的掌握深度第 7 题大模型输出前后不一致怎么办，如何确保大模型输出内容的一致性？ 考察对大模型生成随机性与输出一致性控制方法的理解第 8 题假设您负责推广一款基于大模型的C端内容生成工具，在小红书平台上如何制定推广策略以提升用户从认知到购买的转化率？请结合AIPS模型（认知、兴趣、深度兴趣、购买和分享）阐述您的计划。 考察基于营销模型制定推广策略的能力，以及将用户行为漏斗转化为具体运营动作的思维第 9 题你了解大模型推荐的微调这个概念吗？ 考察对大模型微调概念、类型和应用场景的理解第 10 题针对大模型重复输出或不能停止的问题，可以从哪些方面进行解决？ 考察系统化解决方案的设计与权衡能力第 11 题有没有研究过大模型上下文的工作，比如推理加速或长上下文扩展？ 考察对大模型上下文处理技术的研究深度与应用理解第 12 题请阐述大模型的幻觉现象，并说明有哪些抑制方法。 考察对大模型幻觉机制的理解及主流缓解策略的掌握第 13 题如何优化意图识别模型中大语言模型的输出格式不稳定问题？ 考察对LLM输出格式控制方法的理解及工程实践第 14 题使用大模型生成广告素材时，如何满足深度合成内容标识与可追溯要求，并建立品牌安全与误触发白名单机制？ 考察对生成内容合规标识与品牌安全机制的完整设计能力第 15 题请从技术角度分析大模型（如ERNIE模型）在代码生成场景下的应用优势，并提出一个优化策略以解决复杂问题。 考察对LLM代码生成技术原理的理解及优化方法第 16 题一个用户搜索“周末去北京哪里玩”。传统的搜索会返回一个视频列表。如果由你来设计,你会如何利用AI大模型的能力,为这个用户提供一个“革命性的、而非“改良性”的搜索体验? 考察对AI大模型赋能搜索产品进行颠覆性创新的设计与表达能力第 17 题大模型常用的位置编码有哪些？各自的优缺点是什么？ 考察对位置编码机制的理解、对比与适用场景判断第 18 题在LLM训练中，为什么要先进行SFT微调，再进行RL（如RLHF）对齐？ 考察对SFT与RL阶段作用与先后次序的深入理解第 19 题什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题？ 考察对大模型幻觉概念的理解与工程化缓解手段第 20 题请从业务角度分析大模型产品在多模态交互场景下的市场机会（如生物医学领域），并提出一个前瞻性定位策略。 考察对多模态大模型市场机会的判断能力与前瞻性商业定位思维