人工智能行业面试题 · 系统设计
人工智能行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 6000 道真题 · 当前筛选命中 520 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计
考察点
技术栈
第 1 题MCP协议场景下，如何解决服务间的认证和服务发现问题？ 考察对MCP协议下安全认证与服务发现机制的理解与设计能力第 2 题在技术选型中，你如何评估运行设备（如AI推理设备或服务器）的适配性？ 考察对硬件设备与软件方案协同适配的理解第 3 题请描述 Kubernetes Pod 的创建过程。 考察对 Pod 从提交到运行全链路组件的理解第 4 题请介绍一下你在WebServer项目中是如何选择和使用epoll与select的，并说明定时器、状态机和线程池在项目中的具体作用。 考察对网络编程核心机制（epoll/select）、定时器、状态机和线程池的理解与应用第 5 题说一下你对AI Infra的理解？ 考察对AI基础设施的认知、体系性和技术视野第 6 题请说明在使用Redis作为缓存时，如何解决数据库与Redis之间的一致性问题？ 考察缓存一致性问题的理解与常见解决策略第 7 题在医疗场景中，若用户输入模糊的多个症状，希望召回对应的综合症，但不同综合症特征大部分相似、仅有一两个不同，相似度分数接近，你会如何设计与优化检索方案？ 考察语义搜索在特征高度相似场景下的区分策略与业务约束处理第 8 题请介绍你的第二个项目的电源模块设计，重点说明DC-DC芯片的FB端电阻是如何通过反馈实现降压的。 考察对Buck电路反馈环路原理的理解和项目设计能力第 9 题请介绍你实现过的分布式令牌桶限流方案及其关键设计。 考察分布式限流的设计思路、令牌桶原理与一致性保证第 10 题请描述驱动伺服电机的基本流程和关键步骤。 考察对伺服电机驱动原理和核心控制环节的理解第 11 题请描述将千问大模型部署到RK3588平台的整体流程，包括关键步骤和注意事项。 考察对大模型端侧部署全流程的掌握，包括模型转换、量化、推理框架选择和性能调优第 12 题为什么要设计这样一辆小车？它的研发目标或应用场景是什么？ 考察技术选型动机与业务/工程目标第 13 题请介绍嵌入式Linux系统的基本组成部分及其在嵌入式设备中的作用。 考察对嵌入式Linux系统架构和核心组件的理解第 14 题请描述你如何制定测试计划和时间安排。 考察测试计划的规划能力和风险评估意识第 15 题当使用 DMA 进行 FIFO 数据传输时，应该如何合理规划每次传输的总数据量？ 考察对 DMA 传输粒度规划与系统资源平衡的理解第 16 题怎么保证长视频一致性？ 考察分布式系统中长视频数据一致性的设计思路与方案权衡第 17 题项目里用Redisson做限流时，你是怎么实现的？ 考察基于Redisson的限流实现细节及对分布式限流的理解第 18 题请解释缓存（Cache）的作用、设计依据和性能收益原理。 考察对缓存层次结构、容量设计及性能收益机制的理解第 19 题如何将文生图、文生视频技术与强化学习结合？请给出你的思路。 考察对生成式模型与强化学习结合方向的系统理解与创新思路第 20 题在用户态是否可以实现设备驱动？如可以，请说明其实现方式与适用场景。 考察对用户态驱动原理、内核交互机制及适用边界的理解