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 421 题请说明 CLIP 中位置编码的实现方式，以及用于位置编码外推的常见方法。 考察对 CLIP 位置编码机制及长度外推技术的理解第 422 题请简要介绍大模型领域的主要发展历程，并指出几个关键的里程碑事件。 考察对大模型技术演进脉络的认知与关键节点梳理能力第 423 题请介绍你了解的 Claude 最新模型及其主要能力，并说明如何将其应用于实际工作场景。 考察候选人持续关注技术动态的能力及对最新模型特性的理解与应用第 424 题在模型训练过程中，你使用过哪些有效的训练技巧（tricks）来提升模型效果？ 考察深度学习训练调优的经验沉淀与分析能力第 425 题如何实现查询改写（Query Rewriting）以提升搜索或问答系统的效果？ 考察对查询改写技术的理解、应用场景及实现要点第 426 题问题解决后，最终结果如何？你从中获得了什么经验或反思？ 考察结果量化能力与学习复盘意识第 427 题你是怎么写prompt的，怎么迭代的？ 考察候选人的提示词工程实践与迭代方法论第 428 题项目的优化思路是你自己提出的还是领导给出的？ 考察主动思考能力、问题发现能力与学习迁移能力第 429 题请介绍你参与过的科研项目的主要研究内容和你的具体工作。 考察科研项目理解、个人职责与成果表达第 430 题请分享一个你在项目中遇到的技术难点，并说明你做了哪些尝试去解决它，最终结果如何？ 考察问题拆解、探索过程与解决能力的深度第 431 题请介绍一下你自行部署过的一个开源工具，以及你在这个过程中遇到的挑战和收获。 考察动手实践能力、问题排查能力和知识迁移能力第 432 题在模型训练环境稳定性方面，你做了哪些工作？有哪些可以优化的地方？ 考察训练环境稳定性保障的工程实践与优化意识第 433 题为什么ResNet没有像Transformer那样不断堆参数规模？ 考察对模型架构演进、深度学习趋势及两者差异的理解第 434 题请分享一篇你印象最深的大模型相关论文，并说明其中你认为最有价值的观点或技术点。 考察大模型方向的技术视野、阅读深度和提炼能力第 435 题请介绍一下你近期关注的大模型或其他前沿技术研究进展，以及你如何跟进这些方向？ 考察候选人的技术敏感度、学习主动性及对前沿方向的了解第 436 题请描述你在实际项目中设计提示词（Prompt）的方法和原则。 考察候选人提示词工程的实际应用与设计能力第 437 题在设计一个基于DQN的推荐或调度模型时，这个方法的创新点是什么？ 考察候选人是否具备从实际问题出发寻找改进点的研究思维第 438 题谈谈你对 DeepSeek 的了解，以及其 MoE 架构相比传统专家混合模型有哪些创新点？ 考察对前沿大模型架构的理解和技术创新的洞察力第 439 题请解释 GRPO（Group Relative Policy Optimization）损失函数是什么，说明公式中每一部分的作用，以及为什么要这样设计。 考察对 GRPO 损失函数原理、构成与设计动机的理解第 440 题请谈谈你对未来工作的规划。 考察候选人的职业规划与岗位匹配度