人工智能面试题 · 持续改进
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 643 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进
考察点
技术栈
第 241 题请描述一次你使用DPO（直接偏好优化）训练模型的经历，包括资源和时间消耗情况。 考察对DPO训练实践的理解、资源规划能力和经验总结第 242 题针对 Prompt 优化，还有其他能想到的优化方式吗？ 考察 Prompt 优化的深度和创造性第 243 题在模型训练中，难例挖掘的常用方法有哪些？ 考察对难例挖掘概念、策略及适用场景的理解第 244 题在你看来，大语言模型（LLM）最核心的能力或价值是什么？你对这一领域的哪个方向最感兴趣？ 考察候选人对大语言模型核心价值的理解与技术兴趣方向第 245 题项目中涉及的DPO过拟合、欠拟合怎么处理 考察对DPO训练中过拟合与欠拟合现象的识别、定位和解决能力第 246 题比较大的挫折是什么 考察候选人面对挫折的态度、反思与成长能力第 247 题团队中有人对人工智能不熟悉甚至抗拒，你怎么说服他们使用？ 考察推动新技术落地时的人员沟通、场景化引导与持续支持能力第 248 题请描述你下一阶段的职业发展计划，以及你希望如何在本岗位中实现这些目标。 考察候选人的职业规划清晰度与岗位契合度第 249 题如果领导觉得你工作完成得不好，你会怎么办？ 考察面对负面评价的理性态度、复盘能力与改进行动第 250 题你是否尝试过微调大模型？如果尝试过，请谈谈相关的调参经验。 考察候选人动手实践大模型微调的经验深度与参数调整方法论第 251 题介绍一下ResNet的特点 考察对残差网络核心机制与设计动机的理解第 252 题你对工作压力的看法是什么？ 考察候选人对压力的认知、应对策略和自我调节能力第 253 题请分享一次你在工作或学习中遇到的最大困难或挑战，以及你是如何应对的。 考察问题应对能力、韧性及结果导向第 254 题请介绍一下你的研究方向和实际应用情况。 考察候选人的研究方向、技术深度与实际应用转化能力第 255 题如何去评价你工作的产出和质量？ 考察自我评估标准、结果导向和持续改进意识第 256 题请介绍一次你进行模型微调的实操经验，以及你是如何调整关键超参数的？ 考察模型微调实践方法和超参数调优的理解第 257 题请描述你在日常开发工作中使用AI工具的典型方式，并针对一个具体的开发需求，说明你如何利用AI来分析和解决问题。 考察候选人将AI工具整合进实际开发流程的能力与工程化思维第 258 题DeepSeek R1的训练流程和R0的训练流程有什么区别？ 考察对前沿推理模型训练方法细节的理解与对比分析第 259 题如何保证离线数据质量的稳定性？ 考察数据质量监控体系设计和异常处理机制第 260 题对目前LLM领域的最新进展一直在关注吗？ 考察候选人对LLM领域的持续学习和知识更新能力