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 821 题请谈谈你对公司现有业务方向的了解，以及如果我们希望在新领域（例如体外诊断相关方向）开拓业务，你会如何看待这一机会与挑战？ 考察候选人对公司业务的理解、对新方向的态度及思考深度第 822 题请介绍并比较 PPO、DPO、GRPO 和 DAPO 等强化学习算法的核心思想与应用场景，并谈谈你在其他公司看到的强化学习改进方法。 考察对主流强化学习算法原理的理解、对比分析能力以及对业界前沿方法的关注度第 823 题在大模型训练中，如何更容易地提升模型性能？ 考察对训练动态、数据、优化策略和评估指标的综合理解第 824 题如何保证微调训练数据的样本多样性？ 考察对数据分布覆盖和多样性策略的掌握第 825 题请解释 SAM（Segment Anything Model）的核心原理，包括其架构设计、训练方式以及如何实现零样本分割。 考察对 SAM 模型架构、训练策略和零样本分割能力的理解第 826 题请介绍你的项目，并说明你是如何获取高质量数据以及如何使用这些数据的。 考察项目理解、数据获取与使用的实践思路第 827 题如何提升通信系统的通信速率？ 考察对通信系统速率提升原理、关键技术和系统级优化方法的理解第 828 题针对手机端视频超分，如何实现模型轻量化？具体可以优化哪些算子？ 考察对模型轻量化和算子级优化的理解深度第 829 题请解释重参数化技巧的原理及其在变分自编码器中的作用。 考察对生成模型中重参数化技巧原理及其作用的理解第 830 题Qwen、ChatGLM、Llama 三者架构核心区别是什么？ 考察对主流开源大模型架构差异的理解与归纳能力第 831 题在构建数据集时，你会如何验证其有效性？是否会用传统方法或BERT等模型进行辅助验证？ 考察候选人对数据集质量验证的方法论与技术实践第 832 题说说Transformer中是如何实现Padding的 考察对Transformer输入序列对齐和mask机制的理解第 833 题为什么CLIP比传统的分类模型更容易扩展？ 考察对比学习与多模态模型的可扩展性原理第 834 题请谈谈你对用户画像的理解，以及你在实际工作中是如何使用它的。 考察对用户画像概念的掌握及将其应用于实际业务的能力第 835 题介绍一下双塔模型的结构和训练样本 考察对双塔检索/匹配模型架构与训练样本设计的理解第 836 题请实现一个函数，在已排序的整数数组中查找目标值的第一个和最后一个位置，并分析时间与空间复杂度。 考察二分查找变体的正确性、边界处理与复杂度分析第 837 题MMoE 模型存在哪些缺点？ 考察对多任务学习模型 MMoE 的设计局限与失效场景的理解第 838 题如何求解二叉树的最近公共祖先？ 考察二叉树遍历、递归回溯与最近公共祖先算法理解第 839 题结合学习结果评估，你会如何设计对学习成果的持续跟踪机制？ 考察学习效果度量、数据闭环与持续改进能力第 840 题请介绍你常用的模型性能优化方法，并说明如何选取和评估这些方法。 考察对模型性能优化方法的系统理解与实际问题分析能力