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 81 题如何评价纯视觉方案，现在纯视觉和激光雷达方案的应用场景一样吗？ 考察对自动驾驶感知技术路线的理解与场景差异分析第 82 题在实习过程中，你如何分配黑盒测试与白盒测试的精力？请结合具体项目说明。 考察候选人对测试方法的理解及其在实践中的取舍第 83 题Go 和 Python 并发有什么区别？ 考察两种语言并发模型、线程映射与适用场景的理解第 84 题在嵌入式平台上部署机器学习或深度学习模型通常需要考虑哪些关键环节？ 考察对嵌入式AI部署流程、模型压缩与硬件适配的理解第 85 题为什么现在主流都用Decoder-only而不是Encoder-decoder？ 考察对主流大模型架构选型原因的理解，包括训练效率、推理效率和效果权衡第 86 题请解释多头注意力机制的原理、作用以及它与单头注意力的区别。 考察对Transformer核心组件多头注意力的理解深度第 87 题设计一个调度器实现 Gang 调度。请谈一谈你的设计方案和关键考虑。 考察调度器设计能力、Gang 调度语义理解及一致性约束处理第 88 题请解释 Kubernetes 中硬亲和、软亲和、污点与容忍度的概念，并说明它们各自的用途和区别。 考察对 Kubernetes 调度机制的掌握程度，理解节点选择与调度约束的关系第 89 题在技术选型时，你会如何评估和选择合适的大语言模型？ 考察技术选型的系统性思考与决策逻辑第 90 题为什么用RoPE不用绝对位置编码，RoPE能表示绝对位置信息吗？ 考察对RoPE原理及其与绝对位置编码关系的理解第 91 题Redis 的持久化方式有哪些？请分别介绍它们的原理和适用场景。 考察对 RDB 与 AOF 持久化机制、恢复策略、优缺点及混合持久化的掌握第 92 题结合生成式AI为主营业务的方向，谈谈你认为商汤未来应如何规划盈利路径？ 考察对公司商业模式和盈利路径的理解与分析能力第 93 题请列举大语言模型常见的微调方法，并说明各自的适用场景。 考察对模型微调方法的掌握程度及其适用场景的理解第 94 题请你介绍RoPE（旋转位置编码）的核心逻辑与设计动机。 考察对旋转位置编码的数学原理、实现方式及相比传统位置编码优势的理解第 95 题vite和webpack有什么区别？ 考察构建工具原理理解和场景选型能力第 96 题请解释一下BM25和稠密向量检索在原理和适用场景上的区别。 考察对传统稀疏检索与现代向量检索原理及选型边界的理解第 97 题为什么主流大语言模型选择Decoder-only架构？ 考察对Transformer架构差异及大模型训练目标的理解第 98 题请介绍一下梯度检查点（Gradient Checkpointing）的原理、适用场景和实现方式。 考察对梯度检查点技术的原理理解、实际应用场景及实现细节第 99 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 100 题请说明 Linux 和 RTOS 在内存管理上的主要差异。 考察对两种操作系统内存管理机制的理解与对比能力