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 481 题实习期间你最大的收获是什么？ 考察实习中的学习成长与自我认知第 482 题如果工作任务紧张，时间、资源都有限，如何更好地完成工作？ 考察在资源受限情况下的任务优先级管理、时间分配与结果导向能力第 483 题请分享你在实习过程中最大的收获是什么？ 考察实习经历中的成长、反思与自我认知第 484 题请举例说明你在某个技术方向上的自我学习过程及成效。 考察候选人的学习主动性和知识转化能力第 485 题做 SFT 时是怎么做数据配比的，参数具体怎么设置的？ 考察大模型监督微调的数据配比策略与关键超参设置第 486 题请介绍一下你参加过的与岗位相关的比赛或竞赛经历。 考察候选人主动参与竞争性项目、自我驱动和成果呈现能力第 487 题在面试官认为项目比较简单的情况下，你会如何总结从这个项目中学到的内容？ 考察候选人反思深度、知识沉淀和应对质疑的能力第 488 题针对遇到的困难，你是如何思考并制定解决方法的？ 考察问题分析与解决方案设计能力第 489 题请介绍一本你最近阅读的技术或专业书籍，并说明它对你的启发。 考察持续学习能力与知识迁移第 490 题请谈谈你对近期强化学习（RL）算法改进的了解，比如 GRPO、DAPO 和 GSPO 的主要改进点。 考察对前沿强化学习算法演进脉络的理解与比较能力第 491 题你说你的缺点是容易陷入局部最小值，你觉得原因是什么？ 考察自我认知、反思深度和持续改进意识第 492 题顺着RAG和Multi Agent方向，说说你对它们的认知和迭代是怎样的？ 考察对RAG和Multi Agent技术演进的理解深度与系统性第 493 题请结合一次具体经历，谈谈你的想法是如何逐步产生、验证并不断优化的？ 考察候选人思路演进、问题拆解与迭代优化的过程第 494 题请谈谈提示词调优有哪些常见优化思路？ 考察提示词工程的基本方法与系统性优化意识第 495 题决策树的深度如何控制？如果树太深导致过拟合，有哪些常用处理方法？ 考察决策树的超参数控制与过拟合缓解策略第 496 题请分享过往经历中对你帮助最大的两件事。 考察复盘能力与经验转化能力第 497 题请分享你在 SFT 和 DPO 训练过程中的主要心得与经验。 考察对监督微调与偏好对齐训练方法的理解深度及实战经验第 498 题你平常在工作、学习或科研中是如何使用AI的？ 考察AI工具的实际应用能力与思考深度第 499 题在深度学习模型训练中，训练准确率是如何获取的，训练数据量对模型有何影响？ 考察对模型评估和训练数据量影响的理解第 500 题请介绍一下监督微调（SFT）的基本概念、核心流程和关键要点。 考察对监督微调的机制理解及关键实践要点