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 561 题你能分享两篇最近阅读且觉得有价值的论文吗？ 考察持续学习习惯、文献理解与知识迁移能力第 562 题实习中遇到什么卡点，怎么解决的？ 考察问题识别、解决思路与复盘能力第 563 题如果给你足够的时间和资源，你会怎么做这个项目？ 考察理想场景下的完整规划能力、资源利用与长期视角第 564 题你更偏向于CV方向，但团队当前NLP和多模态任务也需要支持，你会如何看待这种方向与团队需求的错配？ 考察候选人的方向适应性、学习意愿及对团队需求的理解第 565 题介绍多阶段思维链微调的方法与效果。 考察对多阶段CoT微调的流程、目的与效果的理解第 566 题请谈谈你对未来3到5年的职业规划。 考察职业规划与岗位的匹配度及稳定性第 567 题请介绍测试数据的来源，以及如何确保数据的有效性？ 考察对测试数据管理、有效性和维护的理解第 568 题Qwen3相比前代有什么改进? 考察对大模型版本演进和关键技术改进的理解第 569 题如果项目数据量增大，模型或系统的效果会更好吗？请说明你的改进思路和想法。 考察对数据规模与效果关系的理解及优化方向第 570 题请介绍一下你研究方向中所使用的数据集。 考察候选人对数据集的理解、应用和局限性认知第 571 题请分享一个你学习专业外技能或项目的经历，包括学习动机、学习方法和它对之后生活的影响。 考察跨领域学习动机、方法及对个人成长的启发第 572 题请谈谈你对人工智能技术的理解，以及这些理解如何与移动通信行业的业务特点相结合？ 考察候选人对AI技术的认知深度及其与移动行业业务场景的结合能力第 573 题请描述你在项目中构建评估数据集的过程，包括数据集规模和主要来源，以及你如何对bad case进行分析。 考察候选人对评估数据集构建和错误分析方法的掌握第 574 题请分享一次你遇到的最困难的事情，以及你是如何解决的。 考察问题应对、解决路径和复盘反思能力第 575 题为什么经过SFT后，某一方面能力上升的同时另一方面能力下降？ 考察对监督微调机制、能力权衡与数据偏差的理解第 576 题请介绍PPO和GRPO在大语言模型强化学习训练中的主要问题，并说明DAPO如何针对性地解决这些问题。 考察对LLM强化学习算法演进的理解及DAPO改进点的掌握第 577 题你是否经常撰写技术博客？如果写过，通常使用哪些工具或平台？ 考察候选人的知识沉淀习惯与技术分享意愿第 578 题请梳理大模型发展历程，从 Transformer 到 BERT、GPT、LLaMA、Qwen 以及 o1 推理模型的主要演进脉络。 考察对模型架构演进和技术路线变迁的理解第 579 题你认为自己目前最大的不足是什么？你有何改进计划？ 考察自我认知的客观性和改进行动的落地性第 580 题最近读了什么论文？论文的核心亮点是什么？ 考察学术阅读习惯、信息提炼与技术理解能力