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 361 题请介绍RAG（检索增强生成）技术的最新进展，并谈谈你对其发展趋势的看法。 考察对RAG前沿技术的了解、信息更新能力和技术趋势分析第 362 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 363 题微调后的badcase怎么处理？ 考察对模型微调迭代流程中badcase的定位、分析与持续改进能力第 364 题如果一个模型从来没见过一种情况，或者说从来没在某个区域运行过，该怎么解决domain gap？ 考察对领域迁移、分布漂移及泛化问题的处理能力第 365 题你如何看待大模型的AI幻觉问题？结合你自己的经验谈谈解决或缓解的思路。 考察对AI幻觉的认知深度与工程实践能力第 366 题请解释Python中`__init__`方法的作用及其在对象生命周期中的位置。 考察对Python对象初始化机制的理解及命名规范意识第 367 题你如何看待大模型技术未来的发展前景？这与你应聘的岗位有什么关联？ 考察对行业趋势的认知及与岗位的匹配思考第 368 题请说明项目中指令数据的来源，以及你是否尝试过对指令数据做修改来验证效果。 考察候选人对数据构造流程的理解与实验验证的自主性第 369 题你对自己1-2年的规划是什么，会有哪些目标？ 考察候选人的职业规划意识与岗位匹配度第 370 题请分享你在科研过程中遇到的最大挑战是什么，以及你从中获得了哪些收获？ 考察科研过程中的问题识别、应对策略与个人成长反思第 371 题请介绍你的研究方向和内容，以及具体应用场景。 考察候选人对自身研究领域的理解深度及成果转化能力第 372 题有没有尝试过优化 chunk 划分策略？ 考察对 RAG 或文本处理中 chunk 划分策略的理解与实际优化经验第 373 题项目里面使用了什么模型，有没有优化？ 考察候选人对项目所用模型的掌握程度与优化迭代能力第 374 题想要做模型部署推理加速应该如何学习？ 考察对模型部署推理加速领域的知识体系构建与学习路径规划第 375 题如何看待当前多模态大模型的发展状况？ 考察对多模态大模型技术现状、应用与挑战的理解和判断第 376 题请介绍你的论文研究内容、创新点以及目前的成果。 考察学术研究能力、技术深度与表达提炼能力第 377 题如何构建用于大模型监督微调（SFT）的数据集？ 考察数据构建原则、质量把控与规模判断第 378 题请介绍你最近阅读的一篇论文，以及其中涉及的模型或方法。 考察学术阅读习惯、理解深度和技术迁移能力第 379 题你是否有使用过 vLLM 或 SGLang？请说明其核心原理。 考察对 vLLM/SGLang 原理及工程实践的理解第 380 题有哪些方法可以提升预训练模型的质量？ 考察对预训练模型质量提升方法的系统性认识与工程实践理解