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 41 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 42 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 43 题减少大模型幻觉，你用过哪些方法？ 考察对幻觉成因的理解及系统性缓解方法第 44 题在使用大模型生成代码的过程中，你遇到了哪些挑战和阻塞点？在工程化方面是如何解决的？ 考察大模型辅助编码的实际应用、问题识别与工程化解决能力第 45 题请谈谈你在大模型或AI工具方面的使用经验，以及你对大模型技术的理解。 考察候选人对AI工具的实际应用能力及对大模型核心原理的理解深度第 46 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 47 题什么是大模型幻觉现象？请分析其产生原因及业内常见的缓解方法。 考察对大模型幻觉机制的理解及工程缓解手段的掌握第 48 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 49 题你认为现在大模型对企业中开发的价值是什么？ 考察对大模型在开发场景中实际价值的理解和判断第 50 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 51 题请描述大模型训练的一般完整流程。 考察对LLM训练管线各阶段的整体认知第 52 题大模型生成文本时为何会出现重复内容？列举主流解决方法并分析其他可能原因。 考察对大模型生成重复问题的原因理解与解决方法的掌握第 53 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第 54 题平常怎么用大模型的？ 考察候选人将大模型融入日常开发或工作流中的实践与思考第 55 题请介绍ReAct架构的核心思想及其应用价值。 考察对ReAct架构原理与价值的理解第 56 题你们系统中大约有多少人使用大模型相关功能？ 考察对用户规模和业务覆盖度的理解第 57 题请介绍RAG（检索增强生成）技术的最新进展，并谈谈你对其发展趋势的看法。 考察对RAG前沿技术的了解、信息更新能力和技术趋势分析第 58 题请介绍你参与的大模型相关项目，并说明你在模型微调方面的具体工作和经验。 考察大模型项目经验与微调技术的实践理解第 59 题在微调 LLM 时，不同类别的训练数据配比是如何设置的？对效果有何影响？ 考察数据配比设计与调优能力第 60 题你之前实习中做过竞品分析，那么如何对大模型的特定功能进行竞品分析？ 考察对大模型功能竞品分析的框架、方法与深度