人工智能面试题 · 业务理解 · LLM
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 51 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解 · LLM
考察点
技术栈
第 21 题请谈谈大语言模型在推荐系统中有哪些典型应用场景，以及它们分别解决了什么问题。 考察对大模型与推荐系统结合的技术原理、应用场景及方案权衡的理解第 22 题为什么现在大家都在关注大模型的推理能力（Reasoning）？ 考察对大模型技术趋势、推理能力价值和应用场景的理解第 23 题开放性问题：LLM在汽车上可以有哪些落地场景？ 考察对LLM能力边界及汽车行业场景的理解与发散第 24 题请介绍你有道词典中英文互译或中小学生答题方向的大模型落地经验。 考察大模型在具体教育场景的落地能力与研究实践第 25 题谈一谈大模型完整训练过程及每一阶段的作用。 考察对大模型训练流程的整体理解及各阶段目标第 26 题目前LLM领域关注到哪些最新进展？ 考察对LLM领域前沿动态的持续跟踪与理解深度第 27 题如果你只能选择一种压缩方法让70B模型快速上线，你会怎么选？请说明取舍理由。 考察在约束下做技术决策与权衡的能力第 28 题请介绍大模型与推荐系统结合的最新研究成果或业界实践。 考察对大模型在推荐系统中应用的前沿进展与理解深度第 29 题你如何看待AI Agent当前的发展现状？ 考察对AI Agent技术演进、产品形态与行业应用的认知广度第 30 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 31 题文本描述的推理总结选用什么LLM基座？原因是什么？ 考察对LLM基座选型的理解、推理与总结任务特点的匹配及技术权衡第 32 题在大模型效果评估中，常用哪些人工评估指标？请说明典型指标及其适用场景。 考察对大模型人工评估体系的理解和指标适用性判断第 33 题您是否考虑对大语言模型进行微调？请谈谈您的看法和考虑因素。 考察对大语言模型微调技术的理解、适用场景与权衡能力第 34 题你认为大模型相比之前的AI技术，本质上解决了什么问题？为什么人们对它抱有这么高的期待？ 考察对大模型技术本质的理解及对行业影响的判断第 35 题你了解或使用过哪些主流大语言模型？ 考察对大语言模型生态的广度认知与主动了解程度第 36 题为什么现在大模型输入和输出价格不一样？ 考察对LLM定价机制和算力成本结构的理解第 37 题大模型SFT(监督微调)解决不了业务问题吗?为什么还要引入强化学习。强化学习主要解决业务中的什么问题 考察对SFT与强化学习在大模型训练中分工及业务价值差异的理解第 38 题大模型SFT解决不了业务问题吗？为什么还要引入强化学习？强化学习主要解决业务中的什么问题？ 考察对SFT与强化学习在大模型训练中定位差异的理解，及强化学习针对的业务目标第 39 题除了大模型幻觉，目前大模型还存在哪些问题？ 考察对大模型局限性的整体认知和系统性思考第 40 题请谈谈你对多模态和大模型技术的了解。 考察对多模态与大模型基础概念的掌握及技术理解深度