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 521 题请详细介绍Transformer模型的结构和工作原理。 考察对Transformer模型架构、核心机制及工作原理的理解第 522 题请解释车辆质心侧偏角和附着系数的定义，并说明它们对车辆稳定性的影响。 考察车辆动力学基础概念及对稳定性的理解第 523 题请介绍 RLHF 中 PPO 算法的基本原理，并说明它通常包含哪些模型组件。 考察对 RLHF 中 PPO 算法工作原理及模型架构组成的理解第 524 题在推荐系统中，如何让粗排模型利用未曝光样本，并且如何选择训练样本？ 考察对粗排模型训练样本构造及未曝光数据利用方法的理解第 525 题论文的整体架构和解决的核心问题是什么？ 考察对论文研究动机、问题定义和架构设计的理解第 526 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 527 题给定一个区间列表，请实现一个函数合并所有重叠的区间。 考察区间合并算法与边界处理能力第 528 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 529 题请介绍Transformer的整体结构，包括其主要模块与各自的作用。 考察对Transformer架构的全面理解与组件职责的掌握第 530 题请介绍JVM的垃圾回收机制。 考察对JVM内存管理、垃圾回收算法与收集器的理解第 531 题请列举并说明你常用的几个 Python 标准库或第三方库，并谈谈它们的适用场景。 考察对 Python 生态的熟悉程度与知识覆盖面第 532 题在落地用户意图识别模型时，如何科学评估准确率并避免过拟合？ 考察评估指标体系与模型可靠性第 533 题为什么某些模型参数量会比基础规模多出约3倍，主要多在哪里？ 考察对模型参数量构成和不同模块规模差异的理解第 534 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 535 题请介绍大模型训练或推理过程中涉及的几种核心算法，并说明各自的作用。 考察对大模型核心算法体系的理解与归纳能力第 536 题请描述一次你在大规模模型训练（如SFT）中使用的资源规模，包括显卡数量、机器数量及资源配置情况。 考察工程规划与资源估算能力第 537 题请介绍 ItemCF 协同过滤的基本公式，并说明常见的改进方向。 考察协同过滤算法原理、公式推导及优化思路第 538 题LQR目标函数的设定方式 考察线性二次型调节器中目标函数的设计原理与工程权衡第 539 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 540 题给定一个数组，求一次交易（先买入后卖出）能获得的最大利润。请说明解题思路并实现代码。 考察贪心/动态规划思想及数组遍历的边界处理