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 621 题LoRA的原理是什么？其A、B矩阵如何初始化？ 考察对LoRA低秩适配机制及其初始化策略的理解第 622 题在LLM训练中，为什么要先进行SFT微调，再进行RL（如RLHF）对齐？ 考察对SFT与RL阶段作用与先后次序的深入理解第 623 题当输入问题不标准、存在表达歧义时，你会如何设计处理流程？ 考察问题规范化与歧义处理的工程方法第 624 题LoRA微调方法要解决的核心问题是什么？ 考察对LoRA原始动机和参数量控制的理解第 625 题请说明VINS的初始化方法。 考察对VINS初始化流程的理解，包括视差、旋转校准和重力估计第 626 题请实现一个函数，利用已有的 rand5（均匀生成1到5的随机整数）生成 rand7，使得结果均匀分布。 考察拒绝采样、概率均匀性分析与发散度权衡第 627 题请介绍几种你熟悉的机器学习算法，并说明各自适用场景及优缺点。 考察机器学习基础知识掌握程度及算法选型能力第 628 题请说明 Transformer 模型参数量主要受哪些因素影响，并给出一个典型的估算公式。 考察对 Transformer 模型结构参数的理解和估算能力第 629 题图生图模型的微调数据是怎么构建的 考察对图生图模型微调数据构建流程与关键环节的理解第 630 题如何判断一个模型是否收敛 考察模型训练收敛性的判断方法与实践经验第 631 题请介绍你做过的项目。 考察项目经历的真实性、技术深度与结果呈现第 632 题请介绍 Mask R-CNN 的网络结构及其关键设计。 考察对 Mask R-CNN 结构组成、创新点及处理流程的理解第 633 题为什么选择了遗传算法？ 考察技术选型的依据与问题特性匹配能力第 634 题口述将一个二维图片实现90度旋转的思路 考察图像旋转算法的矩阵映射思维与边界处理第 635 题Beam Search怎么做的 考察对贪婪搜索与穷举搜索之间折中算法的理解第 636 题场景题：二分类模型A和B，10000条数据仅能标注1000条，如何选择样本、设计指标，评价AB模型的好坏？ 考察数据采样策略、标注预算分配与模型评估指标设计第 637 题请实现一个构建最大堆的算法，并说明其时间复杂度。 考察堆数据结构的理解与建堆算法实现能力第 638 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 639 题请针对你论文中的一个核心观点，展开深入讨论，并说明其依据与局限。 考察学术观点提炼、论证逻辑与批判性思考能力第 640 题请说明图文对比学习的基本做法，以及正负样本通常如何构造？ 考察对对比学习范式与图文配对负样本构造的理解