商汤科技面试题 · 方案权衡
商汤科技相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 478 道真题 · 当前筛选命中 104 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡
考察点
技术栈
第 21 题图像数据通常如何处理位置编码？ 考察对图像任务中位置信息建模的理解第 22 题怎么看待内存碎片，怎么合并？ 考察对内存碎片成因、危害及内存整理的原理理解第 23 题为什么在大语言模型中常用 RMSNorm 而不是 LayerNorm？ 考察对归一化方法原理、计算开销与训练稳定性的理解第 24 题在HTTP中，设计一个文件上传接口时，你会选用哪种请求方法？其中的参数可以放在哪些位置？ 考察对HTTP方法语义和参数传递位置的理解第 25 题常见的 HTTP 接口请求类型有哪些？分别适用于什么场景？ 考察对 HTTP 方法与使用场景的掌握第 26 题读写锁底层实现 考察读写锁的同步机制、公平性与状态管理第 27 题请解释 QLoRA 的基本原理，说明它采用的量化方式，并讨论量化等级（如位宽）是否可视为一种超参数。 考察 QLoRA 的机制理解、量化方法及超参数意识第 28 题进程之间如何通信？ 考察对进程间通信基本机制及其适用场景的理解第 29 题ClickHouse 和传统关系型数据库（如 MySQL）在存储、查询模型和适用场景上有什么区别？ 考察对 ClickHouse 列式存储、向量化执行和适用场景的理解第 30 题场景题：用户提供苹果手机照片，要求返回该手机所有参数信息，手边只有基础多模态模型，如何解决？ 考察多模态模型能力边界认知与组合工程化方案设计第 31 题在生产环境中，如何为不同任务选择合适的 Kubernetes 部署资源类型，并配置关键参数？ 考察根据应用特性进行部署资源选型和配置能力第 32 题什么时候用信号量，什么时候用互斥量，为什么？ 考察并发同步原语的选择依据与适用场景第 33 题请解释深度学习中 Batch Normalization 应用于激活函数之前(pre-Norm)与之后(post-Norm)的区别及各自适用场景。 考察对 Batch Normalization 位置设计差异的理解及实践权衡第 34 题微调场景题：如果你有一个可以微调的大模型，有一个 prompt 模板，但是发现效果不好。你会怎么考虑这个问题？ 考察在对大模型微调与提示词工程效果不佳时的系统排查与决策能力第 35 题sync.Map 的底层实现是怎样的？ 考察对 sync.Map 内部机制的理解和并发安全设计的掌握第 36 题Transformer和CNN有什么不同？ 考察对两种主流网络架构的机制理解与适用场景辨析第 37 题请描述一次完整的登录鉴权流程，包括如何获取 token 以及后续如何校验其有效性。 考察对登录、token 生成与鉴权机制的完整理解第 38 题请解释DreamBooth的原理及其在文本到图像生成中的作用。 考察对DreamBooth核心机制的理解及其在个性化生成中的应用第 39 题你有用过 Go 的 interface 这一块吗，你怎么理解 interface 在 Go 的定义和使用？ 考察对 Go interface 概念、动态类型与多态实现机制的理解第 40 题常见的位置编码类型有哪些？ 考察对主流位置编码机制的理解与对比