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 321 题对Agent的预期是什么？觉得当前的Agent达到预期了吗？ 考察候选人是否理解Agent能力边界、能否基于事实评价预期达成情况第 322 题请介绍一次你在面试或其他重要场合中因表达不清晰而被对方打断或指出的经历，以及你是如何应对和改进的。 考察自我认知、沟通调整能力与应对反馈的态度第 323 题你平时通常如何学习新知识？ 考察学习习惯和知识获取能力第 324 题你是否有看过VLLM的源码？如果有，请分享你理解的源码核心部分。 考察源码阅读能力和对框架内部实现的掌握第 325 题请介绍GRPO算法及其关键改进方向。 考察对GRPO算法原理、与PPO对比及后续改进的了解程度第 326 题你认为你学习能力怎么样? 考察自我认知、学习方法和持续改进意识第 327 题如果工作难度很大，你会怎么办？ 考察面对高难度任务时的应对策略、心态和问题解决能力第 328 题除了训练小模型，还有哪些其他缓解 reward hacking 的手段？ 考察发散思维及对不同技术路线的理解第 329 题如何分析训练结果并改进训练数据的构造方式？ 考察对模型训练结果的分析能力和数据质量改进的系统性思路第 330 题你了解多智能体系统的研究现状吗？请简要介绍其关键研究方向和你关注的重点。 考察候选人对多智能体领域的基础认知与主动研究能力第 331 题如果用户查询与知识库内容完全无关，你会如何处理？ 考察检索无关内容时的兜底策略与产品判断力第 332 题在学习或生活中遇到的困难，你是如何解决的？ 考察问题解决能力、应变方法与自我反思第 333 题请简述计算机视觉（CV）领域从传统方法到深度学习，再到当前大模型时代的主要发展脉络和关键里程碑。 考察对CV领域整体发展历程、技术演进的宏观理解和概括能力第 334 题在指令集构建过程中，你遇到过哪些技术难点，是如何解决的？ 考察候选人指令集构建的技术难点识别与解决方案能力第 335 题做完这个项目后，你认为还有哪些优化空间？请具体说明。 考察候选人基于项目结果进行复盘与持续改进的能力第 336 题ESMM模型后面的论文了不了解？ 考察候选人对ESMM模型后续研究进展的了解和批判性思考第 337 题请介绍你的机器学习或深度学习基础，包括学过的课程和掌握的核心知识。 考察机器学习理论基础与学习经历的自述能力第 338 题你是否有过对大模型进行全量微调的实际经验？ 考察候选人全量微调的实际操作经验与细节第 339 题你是否有尝试过训练大语言模型？即使是小规模的实验也可以。 考察候选人对大模型训练的实际动手经验与理解深度第 340 题总结自己的优点和缺点，有没有想过如何克服缺点？ 考察自我认知、反思能力和改进执行力