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 941 题多头注意力机制与单头注意力机制相比，在计算量和参数量上有什么变化？ 考察对多头注意力机制计算复杂度和参数规模的理解第 942 题如何计算一个序列的最长递增子序列的长度？请说明思路并给出实现。 考察动态规划与算法设计能力，以及代码实现正确性第 943 题请介绍你的RAG项目中数据集是如何构建的？ 考察RAG项目中数据集构建的细节与质量控制第 944 题请列举常见噪声的种类，并简要说明其特点。 考察对噪声基本分类和特性的理解第 945 题请具体讲讲数据去重的方法，包括 token、句子、段落等不同粒度的去重。 考察文本数据预处理中对不同粒度去重方法的理解与实践第 946 题你了解 Transformer 这种网络结构吗？请谈谈它的核心组成和工作原理。 考察对 Transformer 架构的基本理解和表达清晰度第 947 题接上题，随着管理车辆数m的增加，爆单次数的期望E(m)的渐近复杂度O是什么？ 考察对期望函数渐近行为的分析能力第 948 题请简要说明BERT的架构特点及其预训练任务。 考察对BERT模型架构和预训练机制的理解第 949 题请介绍你的第一作者论文（计算光学成像方向），重点说明你是否独立完成、实际用途、创新点以及遇到的主要难题。 考察科研项目从问题到成果的完整理解和个人贡献第 950 题单个Agent有很多工具(function call MCP)可以调用,如何确保调用准确性。 考察Agent工具调用准确性保障的工程实践与风险控制第 951 题如何计算点云的法向量，并利用法向量优化点云匹配？ 考察点云法向量估计方法与在配准优化中的应用第 952 题在 Linux 中传输文件常用的指令有哪些？请分别说明其适用场景和基本写法。 考察 Linux 文件传输指令的掌握与场景选择第 953 题PPO、DPO、GRPO 这三种强化学习训练方法有什么区别？ 考察对主流强化学习对齐方法的理解与对比能力第 954 题为什么要进行多头注意力？ 考察对多头注意力机制核心动机及其在Transformer中作用的理解第 955 题InfoNCE损失函数和其他对比学习损失有什么联系？比如BERT中的NSP任务也可以看作对比学习的思想，但它只考虑一个正负样本，效果可能不好，你怎么看？ 考察对比学习损失函数的理解及与NSP等任务的联系与差异第 956 题请介绍你在工业场景中针对SAM（Segment Anything Model）分割效果不佳的问题所采取的改进方法。 考察对SAM模型局限性的理解、问题定位与工程化改进能力第 957 题在多分类或回归任务中，损失函数（loss）如何计算？ 考察对常见损失函数定义及计算细节的理解第 958 题项目中的最大困难是什么，怎么解决的？ 考察面对技术或协作困难时的分析、解决与复盘能力第 959 题如何构造正负样例？ 考察对 Embedding 训练数据构造策略的理解第 960 题在3D目标检测中，回归出一辆车的尺寸时，你认为哪些因素最重要？ 考察对3D检测中尺寸回归误差来源与关键影响因素的判断