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 621 题请详细介绍你的每一段实习经历，并说说每段实习结束后你觉得还有哪些可以提升的地方。 考察实习经历的真实性、自我反思与持续改进能力第 622 题GRPO一定有效吗？如果效果不佳，你还知道哪些改进或替代方案？ 考察对方法局限性的认知和备选方案的广度第 623 题模型训练过程中loss突然上升，可能的原因有哪些？你会如何排查和处理？ 考察对训练过程监控、异常排查和调优策略的理解第 624 题讲讲NLP的发展历程 考察对自然语言处理关键技术演进的宏观理解与阶段划分能力第 625 题请谈谈你对 DeepSeek 技术文档中 GRPO 算法的理解及其在模型训练中的作用。 考察对前沿强化学习算法（GRPO）的理解深度及技术信息获取能力第 626 题在实习过程中，你有没有收到过导师或上级的负反馈？你是如何应对的？ 考察面对负面评价的自我认知、情绪管理和改进能力第 627 题在模型训练过程中，你训了几版模型？印象最深的 bad case 是什么，如何处理的？ 考察候选人模型迭代过程、问题识别与解决能力第 628 题请介绍你在特征工程和模型设计这两个环节各自的处理流程，以及你在这两方面的经验积累。 考察候选人特征工程与模型设计的流程认知、实践经验及两者衔接能力第 629 题为什么选择这个岗位，想学到什么？ 考察求职动机、岗位认知与职业发展诉求第 630 题如何判断当前使用的Prompt就是最优的，无法进一步调整了？ 考察对Prompt优化的系统性评估与收敛标准第 631 题请介绍一篇你读过的时序数据或时序分析相关论文，并说明它解决了什么问题。 考察候选人学术阅读、技术理解与表达能力第 632 题请介绍你最近读过的一篇论文，并说明它对技术方向的启发。 考察技术学习深度、知识迁移与表达逻辑第 633 题在学校和实习做业务遇到的困难、问题可能会有什么不一样 考察候选人对比学校与实习环境中的业务困难，理解差异与适应能力第 634 题DPO对齐训练的曲线是怎么样的，正例的概率会提升吗？ 考察对DPO训练动态与偏好优化方向的理解第 635 题请分享你在编写 prompt 方面的经验，包括如何判断一个 prompt 是否达标，以及如何进行改进。 考察对 prompt 工程的理解、评估方法和迭代优化能力第 636 题你们训练模型时学习率怎么调整，需要用 warm up 吗？ 考察训练经验、学习率调优策略和 warm up 原理理解第 637 题有实际用过星火大模型吗？ 考察候选人是否具备大模型实际使用经验及理解深度第 638 题在你的项目中，有用到合成数据或数据增强方法吗？效果如何？ 考察候选人对数据增强与合成数据的实践理解和效果评估能力第 639 题你偏向算法方向还是调度方向？是否有调度相关经验？ 考察候选人技术方向偏好及调度领域经验第 640 题你什么时候意识到自己某方面能力不足，具体是怎么提升的？ 考察自我认知、复盘反思与持续改进能力