人工智能面试题 · 性能优化
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 605 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 81 题大模型上线部署可能遇到哪些问题？如何评估资源占用并进行优化？ 考察对大模型部署风险、资源评估与优化策略的整体理解第 82 题请详细说明 C++ std::vector 的底层实现原理，包括内存布局、扩容机制和增删操作的复杂性。 考察对动态数组容器核心实现机制的理解深度第 83 题请解释并实现矩阵乘法中的分块技巧，说明它如何提升缓存局部性。 考察对分块矩阵乘法原理、缓存优化及实现能力的理解第 84 题请说明批量归一化（Batch Normalization, BN）层的作用及其工作原理。 考察对BN层核心作用、算法流程及实际效果的理解第 85 题如何进行网络剪枝？ 考察对模型压缩中网络剪枝方法的理解与实践第 86 题写一个GPU上的reduce操作，使用block实现；然后优化为使用warp shuffle，并讨论还能做哪些进一步优化。 考察GPU并行归约的多种实现方式及优化策略第 87 题特征工程：如何构造有效的用户行为序列特征？ 考察特征工程中行为序列的表示、聚合与有效性评估第 88 题为什么 KV Cache 能极大地提升推理速度？ 考察对计算复杂度和推理性能优化原理的理解第 89 题请说明模型部署时，模型参数量与所需硬件资源之间的关系。 考察对模型规模与硬件资源约束关系的理解第 90 题Agent 执行链中失败重试会导致长尾耗时,你如何优化策略以控制 SLA? 考察对分布式系统中重试策略、超时控制与SLA保障的理解第 91 题如何保障向量检索的准确率和召回率？ 考察对向量检索质量评估指标及优化手段的理解第 92 题你们实时用什么技术，离线用什么技术？ 考察实时与离线数据处理技术选型及应用理解第 93 题请解释Transformer中注意力机制的计算复杂度，并说明为何它是O(n^2)，其中n为序列长度。 考察对Transformer注意力机制及其计算复杂度的理解第 94 题LoRA 微调中，rank 值应该如何设置？有哪些实践技巧？ 考察对 LoRA 超参数 rank 的理解及折中权衡第 95 题有没有想过怎么提高训练效率？ 考察训练效率优化意识与实际策略第 96 题输出1e9内的全部质数 考察质数筛选算法的理解与优化能力第 97 题请解释什么是深度学习中的 Dynamic Batching，以及它在实际训练或推理中的典型应用场景是什么？ 考察对动态批处理概念的理解及在性能优化中的实际应用第 98 题请详细讲解大语言模型推理中的 KV Cache 机制。 考察对 Transformer 推理阶段 KV Cache 原理、作用及权衡的理解第 99 题用Python实现字符串反转，再实现分割字符串的函数并进行程序优化。 考察Python字符串处理、切片操作和算法优化能力第 100 题RAG 系统有哪些关键优化点？ 考察 RAG 各环节的优化意识与工程实践