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 741 题请说明 Attention 机制的计算过程，包括关键公式与实现步骤。 考察对 Attention 机制数学原理与实现细节的理解第 742 题请介绍 DeepResearch 相关的几篇代表性工作，分别解决什么问题，核心思路是什么？ 考察对前沿研究工作的系统了解与归纳能力第 743 题请实现 LeetCode 76 最小覆盖子串问题，要求现场在共享桌面环境下完成编码。 考察滑动窗口算法的理解与现场编码实现能力第 744 题请简述卡尔曼滤波的基本原理及其在工程中的应用场景。 考察对卡尔曼滤波核心概念、数学基础及实际应用的理解第 745 题请介绍YOLO算法的基本原理、网络结构特点和主要应用场景。 考察对YOLO目标检测算法的理解和应用第 746 题如何实现一个链表的每 K 个节点一组进行翻转？请说明思路和关键边界条件。 考察链表操作、递归/迭代设计和边界处理能力第 747 题推荐系统中有哪些常见的 Bias 特征？ 考察对推荐系统中各类偏差来源的识别与分类能力第 748 题请解释一下大模型训练中SFT（监督微调）的冷启动问题是什么，以及如何缓解？ 考察对SFT冷启动现象的理解、成因分析和常见缓解策略第 749 题人脸编辑模型的数据清洗和模型训练通常在什么样的算力环境下进行？ 考察对算力需求的理解与工程实践经验第 750 题如果用机器学习/深度学习方法构建在线地图服务（如路径规划、路况预测、POI识别），可能会遇到哪些技术难点？ 考察对模型方法与在线地图系统结合时的工程和技术挑战认知第 751 题有两个水桶，一个容量5升，一个容量3升，如何准确量出4升水？ 考察状态搜索与步骤规划能力第 752 题请举例说明你是如何解决生活中遇到的一个具体问题。 考察候选人面对实际问题的分析、决策与执行能力第 753 题PyTorch如何反向传播，如果一个层被冻结了，上一层的梯度如何传播？ 考察对自动求导机制和requires_grad冻结的理解第 754 题数据量很大的话怎么构建图神经网络？ 考察大规模图数据的处理策略和图神经网络的工程化能力第 755 题为什么注意力机制要除以根号 d_k？如果不缩放会怎样？ 考察对注意力分数缩放动机与数值稳定性的理解第 756 题请使用二分法实现一个函数，求给定非负整数 n 的最大整数 x，使得 x 的平方小于等于 n。 考察二分查找在数值计算中的应用与边界处理第 757 题给定一个表示股票价格的数组，请找出买入和卖出两个时间点的下标，使得收益最大。 考察数组遍历、最大差值计算与边界处理能力第 758 题在准备开源项目的SFT数据时，如果遇到难题模型全部答错，应如何应对？ 考察对困难样本处理策略和训练数据质量的理解第 759 题场景题：如何用物料倒排索引对热门商品进行热点打压（需自行假设数据）？ 考察对倒排索引结构的理解、热点场景识别与降级策略设计第 760 题你是否阅读过 DeepSeek 或 Qwen 等模型的技术报告？请谈谈你对其中 MoE（混合专家）架构的理解。 考察对前沿大模型技术报告的关注度与 MoE 架构原理的理解深度