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 801 题给定一个字符串 S 和一个模式串 T，请用滑动窗口找出 S 中包含 T 所有字符（包括重复字符）的最短子串长度，并说明算法复杂度。 考察滑动窗口算法设计、计数维护与复杂度分析能力第 802 题算法题：LeetCode 70 爬楼梯，要求3分钟内写出滚动数组优化的解法。 考察动态规划基础与空间复杂度优化能力第 803 题Python 的 set 集合有哪些特点？ 考察 set 的特性、常用操作与适用场景第 804 题请介绍K-Means算法的基本原理，说明如何选择合适的k值，并讨论在数据量极大且需要实时增量更新时，如何动态调整k值。 考察K-Means算法原理、k值选择策略以及大规模流式场景下的增量更新与动态k值管理第 805 题给定一棵二叉树，每个节点存储0-9的数字，求从根节点到叶节点的所有路径表示的数字之和。例如，路径1->2->3表示数字123，请实现该算法。 考察二叉树DFS遍历与路径数字累加的编程能力第 806 题如何提升推荐系统中粗排与精排的一致性？ 考察对推荐系统多阶段排序架构中粗精对齐问题的理解与实践第 807 题在实际执行一个有限算力下的模型微调项目时，你会如何制定技术方案？ 考察将微调方法应用到具体项目中的设计能力与工程落地思路第 808 题请介绍高斯代码中高斯球占据的 tile 是如何近似计算的，以及其中涉及哪些关键细节？ 考察对高斯渲染/高斯球在 tile 划分中近似计算细节的理解第 809 题在大模型监督微调（SFT）阶段，常用的数据集格式有哪些？请举例说明。 考察对SFT数据组织形式和构造方法的理解第 810 题在长文档 PDF 处理场景中，你们采用了哪些长上下文扩展技术？ 考察对长文本大模型上下文扩展技术的理解与实际应用能力第 811 题给定一棵二叉树，每条从根节点到叶节点的路径代表一个数字，各节点值在 0 到 9 之间。求所有根到叶路径表示的数字之和。 考察二叉树遍历、路径累积与递归/迭代实现能力第 812 题如果项目中的训练数据是用算法生成的，你们如何判断这一批数据是好还是不好？ 考察候选人对合成数据质量控制、评估指标和过滤机制的理解第 813 题场景题：用户提供苹果手机照片，要求返回该手机所有参数信息，手边只有基础多模态模型，如何解决？ 考察多模态模型能力边界认知与组合工程化方案设计第 814 题请介绍目前主流的多模态模型，并说明扩散模型的训练目标与推导思路。 考察对多模态模型前沿了解及扩散模型数学推导的理解第 815 题请估算 32B 参数模型全量微调和 LoRA 微调所需的显存量，并说明估算依据。 考察大模型微调显存估算能力和对不同微调方式开销的理解第 816 题RQ-VAE 中使用四层码本能否确保量化结果唯一？为什么？ 考察对 RQ-VAE 残差量化机制及其唯一性边界的理解第 817 题CLIP知道吗？正负样本怎么选择的？ 考察对CLIP模型架构及对比学习样本构建机制的理解第 818 题请使用三指针方法解决三数之和问题：给定一个整数数组，找出所有和为0且不重复的三元组。请写出主要思路和关键代码。 考察三指针算法实现能力与去重边界处理第 819 题请简述人类反馈强化学习（RLHF）的算法流程。 考察对RLHF核心流程和关键组件的理解第 820 题请解释Accuracy、Precision、F1-Score指标的概念，并说明样本不均衡对它们的影响。 考察分类评估指标的理解及样本不均衡下的评估能力