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 441 题请介绍你在一个项目中做出的技术或流程创新。 考察候选人的创新意识、落地能力和结果导向第 442 题请介绍大模型主流模型结构的主要演进变化 考察对大模型架构演进、关键技术变革的理解第 443 题请说明你如何对使用大模型生成的结果做数据检验，以及检验不通过时你会怎么处理。 考察对大模型输出可靠性的验证方法、异常处理与迭代改进思路第 444 题请结合你的实际开发经历，谈谈AI辅助编程工具对提升你的开发效率有多大作用？ 评估候选人对AI辅助编程工具的实际使用体验、量化认知和客观评价能力第 445 题请介绍你是如何学习和实现 DIN、MMOE、PLE 这类推荐模型的？ 考察对深度学习推荐模型的学习方法、原理理解与落地实现能力第 446 题除了NLP之外，有没有接触和了解过其他方向？ 考察候选人的技术视野、学习主动性和知识广度第 447 题请谈谈你对AIGC（人工智能生成内容）的理解，以及你是否有过相关的学习或实践经历？ 考察对AIGC技术范畴的认知和学习驱动能力第 448 题自己工作后有没有什么规划？ 考察候选人的职业规划意识、自我认知与岗位匹配度第 449 题要进一步提升意图识别的准确率，你的思路是什么？ 考察意图识别准确率优化的系统性思维与实际工程方法第 450 题微调后的效果怎么样？ 考察微调效果评估与指标解读第 451 题持续学习的现实意义和应用场景是什么？ 考察候选人对持续学习价值的理解及在实践中的应用第 452 题请分析LoRA的局限性，并提出改进方向。 考察对参数高效微调技术LoRA的深入理解和改进思路第 453 题你的专业不是计算机相关，为什么选择转行做开发？ 考察转行动机、学习路径与职业稳定性第 454 题请谈谈你对人工智能未来几年主要发展方向的理解和判断。 考察对AI技术趋势的认识、逻辑判断和业务视角第 455 题在优化大模型输出时，你会根据哪些信息来决定调整提示词？请举例说明你的调整策略。 考察对提示词工程方法的理解与系统化优化能力第 456 题XGBoost相比GBDT有什么提升？ 考察对XGBoost核心改进机制的理解及其与GBDT的差异第 457 题你是如何学习一个新模型的？请结合实习经历说明你的学习途径和思考方式。 考察学习方法、知识迁移与持续学习能力第 458 题近期有没有关注过某一个领域的技术动态？为什么关注该领域？为什么认为该技术的发展非常重要？ 考察技术视野、学习主动性和对技术趋势的判断能力第 459 题你是否有过使用或开发大模型的经验？请分享一个具体的案例。 考察大模型相关实践经验与实际项目中的问题解决能力第 460 题请介绍你们当前模型基线的设置方式，以及在此基础上进行模型复杂度调整的策略。 考察对模型基线设定与复杂度演进策略的理解