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 121 题从实习和项目中选择一个成长最大的，并说明原因。 考察自我认知、学习反思与经历提炼能力第 122 题请回顾你经历过的最大的低谷期，当时发生了什么？ 考察逆境中的自我认知、问题分析和应对能力第 123 题请分享你通常通过哪些渠道和工具追踪你所在技术方向的最新论文？ 考察候选人的技术信息获取习惯、持续学习能力和文献筛选方法第 124 题请说出你的两个缺点和两个优点。 考察自我认知的客观性与改进意识第 125 题请推导并解释神经网络中反向传播算法的完整过程。 考察对反向传播数学原理与实现流程的掌握第 126 题在实习过程中，除了数据处理外，你遇到的最大困难是什么？是如何解决的？ 考察问题识别、解决思路和复盘能力第 127 题如果要训练一个 Agent 的工具调用能力，训练集应该包含哪些内容？如何构建这样的训练数据集？ 考察对 Agent 工具调用训练数据构成与构建流程的理解第 128 题请介绍你最近关注到的强化学习新方法，例如 DAPO 或 GSPO，并说明它们的核心思路和应用价值。 考察技术前沿关注度、知识迁移和表达能力第 129 题如果准备的问题对模型过于简单，应如何处理以保证SFT数据质量？ 考察对简单样本过滤和训练集难度平衡的理解第 130 题请介绍你的实习经历以及你在实习期间完成的一篇论文。 考察实习经历梳理、论文贡献与个人角色表达第 131 题请介绍一篇你最近读过的技术论文，并说明它与你所从事或实习方向的相关性，以及相比当前主流方法的改进点在哪里。 考察候选人的前沿技术关注度、理解深度及与自身工作的结合能力第 132 题请介绍监督微调（SFT）的基本流程及其在大型语言模型训练中的作用。 考察对监督微调概念、流程和价值的理解第 133 题对于这次实习，你希望获得哪些成长或收获？ 考察实习动机与自我提升的明确性第 134 题请比较目前主流的商用大语言模型，并说明各自的优缺点。 考察对大模型生态、技术路线和实际应用差异的理解第 135 题请介绍一下你的实习经历。 考察实习内容理解、个人贡献与实际成果梳理第 136 题除了当前工作中用到的AI技术，你还了解或关注哪些AI技术？ 考察候选人对AI技术广度、学习主动性和持续改进能力第 137 题你尝试过训练Reward模型吗？ 考察对RLHF中奖励模型训练的实际经验与理解第 138 题你了解哪些前沿大语言模型（LLM）？请选择其中一两个，说明它们的特点和可能的适用场景。 考察对大语言模型前沿动态的认知深度与场景理解第 139 题实习期间做项目和在学校做项目有什么主要区别？你是如何适应的？ 考察对实际工程与学术项目差异的理解及适应能力第 140 题请谈谈你对当前AI发展趋势的看法，并结合实际场景说明这些趋势可能带来的影响。 考察对AI技术方向的理解深度、行业认知及信息分析能力