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 61 题请介绍 Mamba 的核心创新点，以及它对后续序列建模演化路径的影响。 考察对状态空间模型与注意力机制的理解，及模型演进脉络第 62 题工作中遇到不懂的怎么办？ 考察学习能力、解决问题的策略和主动性第 63 题请谈谈你为何考虑转向图像算法方向，以及打算如何弥补这方面知识差距？ 考察求职动机、自我认知与学习规划能力第 64 题请谈谈你在项目中如何将2D图像处理流程优化为3D方案？如果是2D到2D的优化，思路有何不同？ 考察对图像处理维度转换与算法优化的理解及迁移能力第 65 题请描述你在模型部署过程中遇到的主要挑战及解决方法。 考察模型部署的实操经验、问题识别与解决能力第 66 题请介绍你的科研项目，包括项目存在的局限性及解决思路，以及项目中最困难的点。 考察项目复盘能力、问题识别与解决、技术深入度第 67 题你在大学一年级学习C语言时，遇到的最大的困难是什么，你是如何克服的？ 考察候选人的学习能力、问题解决能力和自我反思能力第 68 题如果你在工作中很努力，但年底绩效考核结果不理想，你会怎么办？ 考察面对绩效挫折的情绪管理、归因分析和改进行动第 69 题向量数据库的底层代码一直在迭代，你如何看待和应对这种情况？ 考察候选人对开源技术迭代的认知与工程实践中的应对策略第 70 题C++11 新标准引入了哪些主要特性？ 考察对 C++11 核心特性的掌握程度和知识广度第 71 题请介绍你日常使用 AI 工具的方式，以及它在你的开发或学习过程中发挥的作用。 考察候选人利用 AI 工具提升效率的能力与反思节制第 72 题请谈谈你的项目还有哪些改进方向，以及你打算如何实施这些改进。 考察候选人对项目局限性的认知、改进思路与落地能力第 73 题你查找学术论文时通常使用哪些数据库或平台？ 考察候选人的学术信息检索能力和工具熟悉度第 74 题请详细介绍一下你的论文研究，包括创新点和研究方法。 考察候选人的学术研究能力、创新思维和方法论运用第 75 题你觉得自己有哪些缺点？ 考察自我认知、坦诚度和改进意识第 76 题请分享一次你进行模型量化部署的经历。 考察模型量化部署的实际经验与技术细节第 77 题请解释PI和NTK相关的论文或技术，并说明其中的关键变量、核心方法以及如何通过图表和表格理解实验结果。 考察对PI和NTK相关论文或技术的理解深度，以及分析实验细节的能力第 78 题请介绍你的论文研究内容。 考察学术研究的深度、价值与个人贡献第 79 题讲解LoRA的原理，并阐述LoRA的后续改进方向（除QLoRA外的其他维度）。 考察对大模型参数高效微调核心机制的理解及对前沿改进方向的掌握第 80 题你认为自己更擅长动手实践还是理论学习？两者对你的技术成长分别有什么帮助？ 考察候选人的自我认知、学习方式与持续改进意识