专业服务行业面试题 · tech:llm
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 101 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:llm
考察点
技术栈
第 1 题如何防止客服对话场景中的大语言模型出现串台问题？ 考察对 LLM 多轮对话中上下文隔离与记忆管理的能力第 2 题你了解或使用过哪些主流大语言模型？ 考察对大语言模型生态的广度认知与主动了解程度第 3 题模型幻觉怎么处理，为什么会有幻觉？ 考察对LLM幻觉成因的理解及实际应对策略第 4 题在大模型B端应用运营中，如果客户反馈模型响应速度慢影响效率，您会如何从运营角度推动优化？请构建一个完整的项目计划。 考察运营视角下识别性能问题、跨团队协作推动优化及项目管理能力第 5 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 6 题假设负责管理大模型应用的用户社区，您如何制定策略提升满意度和参与度？重点考虑AI智能客服的整合。 考察社区运营策略设计与AI客服整合能力第 7 题对于大模型生成的回答，如何评估其真实性？ 考察真实性评估的方法与指标设计第 8 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 9 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 10 题请结合你在实际项目中的经历，说明你是如何设计和实现RAG系统的，遇到了哪些问题以及如何解决。 考察RAG落地能力、项目实践细节与问题解决思路第 11 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 12 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 13 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 14 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 15 题大模型返回的文本是什么格式的？ 考察对大模型输出文本格式的认知第 16 题你微调 LLM 时的训练数据量大概是多少？如何确定这个量级？ 考察对数据规模影响微调效果的理解第 17 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 18 题请谈谈你对大模型的了解，以及在实际工作或研究中如何应用和开展相关研究？ 考察对大模型技术原理的理解深度、应用实践能力以及研究探索意识第 19 题说下对AI Agent和大语言模型的一个理解,他们有什么区别? 考察对AI Agent与LLM概念及关系的理解第 20 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