人工智能面试题 · 问题拆解
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 3299 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解
考察点
技术栈
第 321 题数据集较少的情况下，如何提升模型泛化性？ 考察数据稀缺条件下的泛化策略与正则化意识第 322 题请具体介绍你开发的交互功能，说明其设计思路和实现方式。 考察候选人对自己实现功能的深入理解和表达能力第 323 题请解释RLHF中PPO算法的核心思想，并说明其中包含多少个模型，各自的作用是什么？ 考察对RLHF中PPO算法模型架构与各模型角色的理解第 324 题样本类别不均衡会导致模型学不好少数类样本，要怎么去解决呢？ 考察候选人解决类别不平衡问题的处理能力和方案权衡第 325 题请讲一次你同时处理多项紧急任务的经历，你是怎么推进的？ 考察多任务优先级管理、紧急情况处理和时间分配能力第 326 题请说明对链表进行快速排序的基本思路。 考察对快速排序原理的理解及链表结构下的适配能力第 327 题评价生成图片的美学度可以从哪些角度入手？ 考察对图像美学评价多维度的理解与系统性分析能力第 328 题如何控制AIGC内容的生成？ 考察对AIGC内容可控性、稳定性和安全风险的认知第 329 题注意力机制是如何工作的？请简述其计算过程。 考察对注意力机制核心计算流程的理解第 330 题给定一个按升序排列的整数数组和一个目标值，请设计并实现一个算法，找出目标值在数组中出现的起始位置和结束位置。若目标值不存在，返回什么？请说明你的时间与空间复杂度。 考察二分查找变体与边界条件处理能力第 331 题如何将视频数据作为输入提供给大语言模型？请说明具体操作步骤。 考察视觉-语言模型输入预处理与多模态理解能力第 332 题请介绍你在 Query 改写方面的创新点，以及你是否阅读过相关论文，如何应用到你的工作中？ 考察候选人在搜索或推荐场景下对 Query 改写的理解深度、创新能力和学术视野第 333 题请围绕你负责的一个项目，介绍实施过程中遇到的最难点或卡点，以及你是如何应对的。 考察项目复盘、问题拆解与应对能力第 334 题DSSM（深度语义匹配模型）存在哪些主要缺点？对此你有什么改进或解决方案？ 考察对DSSM模型局限性的理解和针对性优化能力第 335 题对应面试组的具体场景题 考察候选人对具体场景的应变能力与解决方案设计第 336 题在机器学习建模中，提高模型准确率的核心思路是什么？ 考察对模型优化方法论和技术手段的系统性理解第 337 题大模型在训练和推理时显存不够，有哪些优化方法？ 考察对大模型显存瓶颈的理解及训练和推理阶段优化手段的掌握第 338 题已知物体像高、视场角等参数，如何计算光学系统的焦距？请说明计算过程。 考察光学系统焦距计算的基本公式与参数关系理解第 339 题项目:自主构建的评估体系里如何分离知识幻觉与推理幻觉 考察对幻觉类型区分及评估体系设计的能力第 340 题给定一个整数数组和一个目标值 target，请找到和大于等于 target 的最短连续子数组长度 L，并计算满足该长度的子数组个数 C。 考察滑动窗口或前缀和的算法设计、边界处理与复杂度分析