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 861 题训练大模型时数据通常如何进行清洗、处理和配比，以帮助模型达到更好的性能？ 考察对训练数据质量管控与配比策略的理解和实践经验第 862 题请具体介绍你如何对模型进行评测，包括评测目标、方法、数据、指标和结果分析。 考察模型评测的完整流程、方法选择和结果解读能力第 863 题请介绍强化学习的基本概念，并说明其与监督学习的主要区别。 考察对强化学习核心概念的掌握及其与监督学习的区分能力第 864 题请实现一个爬楼梯问题：每次可以爬1或2阶，求到第n阶有多少种不同方法。 考察动态规划基础和边界处理第 865 题请谈谈你对提示词工程的理解，并举例说明如何设计一个有效的提示词来解决具体问题。 考察对提示词工程核心概念的理解与应用能力第 866 题Logistic regression 参数可以采用全0初始化吗？为什么？ 考察对逻辑回归参数初始化选择及其原理的理解第 867 题对话场景中如何更好地识别用户的意图？ 考察意图识别的方法体系、上下文利用与边界处理第 868 题KL散度的超参数在GRPO中如何设计？包括系数大小、动态调整策略以及不同阶段的设置考量。 考察对KL惩罚系数调参经验与理论依据的理解第 869 题在 SFT 阶段，你们如何设计不同来源数据（如通用指令、垂域问答、CoT 数据）的配比？依据是什么？ 考察对 SFT 数据混合策略的实践经验与理论依据，以及权衡能力第 870 题请用动态规划求解最长递增子序列的长度，并说明如何区分不同递增子序列的数量。 考察动态规划建模能力、状态设计及对子序列计数问题的理解第 871 题请阐述Agent的灵活性体现在哪些方面。 考察对Agent自主决策、环境适应和任务执行灵活性的理解第 872 题在数据分析或机器学习项目中，如何设计合理的采样策略以获取有价值的洞察？请结合具体场景说明。 考察对采样方法及其适用场景的理解，以及如何科学设计采样方案以支持分析目标。第 873 题请介绍你负责的一个项目，其中遇到的最大难点是什么，你是如何分析和优化解决的？ 考察项目复盘能力、问题定位与优化思维第 874 题LSTM的原理是什么？相比于传统RNN它有哪些优势？ 考察对循环神经网络结构演进与梯度问题的理解深度第 875 题VQ-VAE使用的损失函数是什么？请描述其训练过程。 考察对VQ-VAE损失函数构成和训练机制的理解第 876 题你过往在项目中有没有什么把a领域的知识用到b领域，具体是怎么做的？ 考察知识迁移能力和将跨领域经验落地为具体行动的方法第 877 题请给出求一个整数数组的最大连续子数组和的最优算法及其时间复杂度。 考察经典动态规划或Kadane算法及其复杂度分析第 878 题当用户问题的答案与知识库内容不相关时，你会如何处理？ 考察对检索增强生成系统中相关性检测与兜底策略的理解第 879 题请写出HSV和RGB颜色空间的转换公式，并说明关键边界条件。 考察对颜色空间数学转换的理解及边界处理能力第 880 题请编写代码解决买卖股票的最佳时机问题。 考察动态规划或贪心算法在买卖股票问题中的应用