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 341 题请阐述GRPO算法的优势、劣势，以及后续可能的改进方向。 考察对GRPO算法原理、局限性和演进方向的理解第 342 题请简述自然语言处理（NLP）从早期到现代的主要发展路径与关键阶段。 考察对NLP学科历史脉络、关键范式转变和代表性技术的宏观理解第 343 题请分享在机器人挑战中，你遇到的一个印象深刻的问题，以及你是如何解决它的。 考察候选人问题解决能力、技术深度与复盘能力第 344 题如果不考虑资源限制，你会如何对论文工作进行改进？ 考察候选人对自身研究局限的认知与系统性改进思路第 345 题请谈谈你对汇川技术的了解，包括其业务定位、主要产品线以及行业影响力。 考察候选人对目标公司的主动了解程度和岗位认知第 346 题请介绍除了PPO和DPO外，你还了解哪些较新的RLHF方法？ 考察对大模型偏好优化领域前沿进展的持续学习意识第 347 题你在DWA算法中有哪些改进？其中速度评价函数的调整是怎样的？ 考察DWA算法理解与针对特定任务的速度评价优化能力第 348 题请介绍你参与或了解的一篇关于稀疏模型（如SP）或高效推理（如vLLM）的论文，并说明其核心思想、技术难点与应用价值。 考察对前沿技术论文的理解、提炼与迁移能力第 349 题如何将项目中的二阶段训练流程调整为一阶段训练？ 考察对训练流程阶段划分的理解及合并调整能力第 350 题请介绍Attention机制目前的改进方向或最新研究进展。 考察对Attention机制前沿改进的了解和理解深度第 351 题请谈谈你对DeepSeek这家公司的了解，以及它在大模型领域的主要技术特点和应用场景。 考察候选人对目标公司及行业动态的了解程度第 352 题如何保证多智能体协同的效果？ 考察多智能体协同的架构设计、任务分解、通信机制与效果保障第 353 题请分享一个你在项目或工作中遇到的具体困难，并说明你是如何应对和解决的。 考察候选人面对困难的应对思路、行动能力和自我反思第 354 题假如针对某个任务（比如RAG系统最后做总结）写了一个初始Prompt，发现结果有问题、不能很好遵循要求，有什么样的优化策略方式？ 考察 Prompt 调试与迭代优化的方法论第 355 题是否训练过自己的Embedding模型？如果有，请说明训练过程和效果；如果没有，请说明如何选型或微调方案。 考察对Embedding模型定制和行业适配的实践认知第 356 题你在模型训练中遇到过哪些困难，是如何解决的？ 考察候选人面对训练问题的实际经历、解决思路和复盘能力第 357 题垂直领域可能会遗忘一些通用领域的能力，如何解决？ 考察对垂直领域模型与通用能力平衡的工程理解与可操作方案第 358 题请介绍一下你在大模型应用开发中如何调试 prompt 的经验。 考察 prompt 调试实践、方法与问题定位能力第 359 题你如何跟进领域内的论文？主要关注哪些信息，目前跟进到什么程度？ 考察学术视野、信息搜集习惯与知识转化能力第 360 题专业成绩怎么样？ 考察候选人的学习态度、专业基础及自我认知