腾讯面试题 · 方案权衡
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共 3056 道真题 · 当前筛选命中 770 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡
考察点
技术栈
第 361 题在信息检索场景中，如何保证检索结果的准确性和召回率？ 考察对检索系统准确率与召回率平衡的理解及优化方法第 362 题在 Windows 上打包的 Docker 镜像可以在 Linux 上运行吗？ 考察对 Docker 跨平台兼容性和镜像与宿主内核关系的理解第 363 题如何设计用户满意度(CSAT)、净推荐值(NPS)的调研方案 考察调研方案设计能力，包括指标选择、样本、问卷、分析及改进闭环第 364 题加索引能否解决数据库深分页问题？请说明原因及可行的优化方案。 考察对索引机制与深分页性能瓶颈的理解及优化能力第 365 题请介绍 RankMixer 的整体架构，并进一步说明其优化思路和实现细节。 考察对 RankMixer 模型架构、优化策略及细节实现的理解第 366 题请解释 C++ 中 unordered_map 和 map 的区别。 考察对 C++ 容器底层实现、性能特性及适用场景的理解第 367 题请解释大模型生成参数 temperature、top_k 和 top_p 的作用，以及它们如何影响生成结果。 考察对大模型采样策略的理解和参数调优能力第 368 题PD分离相比传统的部署方法有什么优势？ 考察对前后端分离架构的技术理解和方案权衡能力第 369 题请分别介绍 LoRA、SFT 和 GRPO 的概念、作用与适用场景。 考察对三种主流模型训练与微调技术的理解深度与区分能力第 370 题请解释DPO和PPO的原理和区别 考察对强化学习与偏好优化方法的原理理解及对比分析第 371 题你提到视频号直播还有很多优化空间，从策略角度具体谈谈你觉得视频号直播有什么优化点？ 考察候选人对视频号直播业务的策略洞察与独立思考能力第 372 题Go 程序中有哪些因素会影响性能？针对 GC 你通常如何优化？ 考察 Go 性能分析能力和 GC 调优经验第 373 题Redis 有哪些基本数据类型？它们各自的底层实现分别是什么？ 考察 Redis 数据类型及其底层数据结构的理解第 374 题项目：怎么避免模型靠堆字数刷奖励？ 考察对强化学习奖励设计、奖励黑客和对抗性优化的理解第 375 题如果AI生成内容（AIGC）冲击原创内容创作，你会如何通过用户需求分析、技术工具适配和创意差异化设计打造有温度的爆款内容？请举例说明你的创意落地路径。 考察内容创作中用户需求分析、技术工具应用与创意差异化设计的综合能力第 376 题请结合实际场景，谈谈你对Agent和Workflow的理解及二者的区别。 考察对AI应用架构中Agent与Workflow的概念理解和场景区分第 377 题协程如此轻量，为什么没有大规模推广并完全取代进程和线程？ 考察对协程局限性与适用边界的理解第 378 题能否举例说明你过去如何平衡质量与时效？ 考察在真实项目中平衡质量与交付速度的实践与权衡能力第 379 题除了 DeepSpeed，你还用过哪些其他的模型优化方法？ 考察对大模型训练与推理优化方法的广度与深度理解第 380 题如果团队要求为新入职员工设计“腾讯文化融入计划”，你会如何通过价值观故事库、导师匹配和沉浸式体验活动帮助员工快速融入？请分步骤说明你的方案设计思路。 考察对企业文化理解、方案设计能力与落地细节