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 81 题请解释 DPO 和 PPO 这两种强化学习微调方法的核心区别并说明各自的适用场景。 考察对强化学习微调方法（PPO 与 DPO）原理和适用场景的理解第 82 题模型基础调优用过哪些方法，遇到的困难及解决方案是什么？ 考察候选人模型调优的实际经验、方法论和问题解决能力第 83 题请描述你在构建数据与prompt时的完整过程。 考察数据处理、prompt设计及迭代优化的能力第 84 题请谈谈 DeepSeek R1 的核心创新点和主要的优化点。 考察对大模型前沿技术(R1 推理模型)的理解深度与原理掌握第 85 题在微调大语言模型时，你是如何确定训练数据量的？请说明具体的数据处理流程。 考察微调数据规模决策与数据工程处理能力第 86 题请谈谈你对 Linux 操作系统内核以及网卡等硬件驱动层面的了解程度，并举例说明你实际接触或使用过哪些。 考察候选人对 Linux 操作系统和硬件底层知识的深度与真实掌握情况第 87 题请谈谈你未来的职业规划，特别是你更倾向于从事哪种类型的岗位？ 考察候选人职业规划、自我认知与岗位匹配度第 88 题请介绍你最近阅读的一篇技术论文，以及它如何影响你的工作或思考。 考察候选人的技术前沿跟踪能力和知识迁移应用能力第 89 题请介绍你读过的一两篇大模型数据相关的论文，并谈谈你的理解。 考察对大模型数据领域前沿研究的了解程度与归纳能力第 90 题除了GRPO，你还了解哪些用于大模型推理的强化学习算法或训练方法？ 考察对大模型强化学习算法谱系的了解与对比能力第 91 题请介绍你计划如何系统性地学习大模型相关技术，并说明各阶段的学习目标和关键内容。 考察候选人对大模型知识体系的规划能力与学习路径的合理性第 92 题请结合你的项目经历，考察一个相关技术原理，比如：请解释项目中用到的[技术点]的基本原理及为什么这样设计。 考察核心知识掌握与知识迁移能力第 93 题请介绍一个你主导或深度参与的项目，并谈谈你从中学到了什么。 考察项目经历的真实性、深度复盘与成长提炼能力第 94 题你自己的编码能力怎么样？ 考察自我认知与客观能力评估第 95 题请分享一个你成功解决复杂问题的经验，重点说明你的处理思路和结果。 考察问题解决能力、经验总结与逻辑表达第 96 题在优化提示词的过程中，你遇到过哪些困难？ 考察问题排查与应对能力第 97 题讲讲你对 Transformer 的了解 考察对 Transformer 架构核心组件、工作原理及设计动机的理解深度第 98 题请介绍一下你在本科期间的实习和科研经历。 考察候选人学术与实习经历的整体梳理及对自身成长的认知第 99 题项目时间非常紧张，你会采取哪些创新型的方式解决问题？ 考察在高压时间约束下解决问题的创新思维与务实执行第 100 题你是否有研读过 Qwen 或 DeepSeek 的论文？请分别介绍其中一个模型的创新点。 考察候选人对前沿大模型论文的研读深度和理解能力