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 141 题请写一个算法，将给定字符串分割成所有可能的有效IP地址。 考察回溯算法、字符串解析与边界条件处理第 142 题请写出三数之和的解法，并分析时间复杂度和去重策略。 考察数组双指针算法、去重处理与复杂度分析第 143 题请分析场景理解（scene-centric）类算法精度较差的原因，并提出可行的优化方向。 考察对场景理解类算法精度瓶颈的归因分析与优化设计能力第 144 题请实现机器人从网格左上角到右下角的所有路径数量，并说明 A* 算法的伪代码思路。 考察路径规划问题的算法理解、实现能力与搜索算法设计第 145 题如何对连续特征和离散特征分别进行特征工程？ 考察特征工程中针对不同数据类型的处理方法和常用技术第 146 题为什么不能跳过SFT去做RLHF？ 考察对LLM训练流程中SFT与RLHF职责和先后逻辑的理解第 147 题不同设备模块比如交换机、服务器，它们的字段特征都不一样，那你怎么做统一化训练？ 考察面对异构数据时特征统一与模型训练方案的设计能力第 148 题如果你有一个可以微调的大模型，有一个 prompt 模板，但发现效果不好。你会怎么考虑这个问题？ 考察对模型微调与提示词工程的系统排查与改进思路第 149 题你简历里写的订餐助手,具体怎么理解用户说的"附近好吃的"? 考察对模糊用户意图的解析和项目技术细节的掌握第 150 题Coding：搜索旋转排序数组 2，要求用一次二分实现。 考察二分查找变体的边界处理与去重逻辑第 151 题请实现最长公共子序列的算法，并分析其时间与空间复杂度。 考察动态规划算法的理解、实现能力与复杂度分析第 152 题讲一次学习新技能或工具的过程，你是如何组织和管理这次学习的？ 考察学习方法、知识管理及持续改进能力第 153 题请介绍畸变校正算法和图像配准算法的基本原理，并说明它们各自解决什么问题。 考察对图像处理基础算法的理解和应用场景区分第 154 题请用层序遍历（BFS）实现二叉树的按层输出，并在本地开发环境中构造测试用例验证结果。 考察二叉树层序遍历的编码实现、测试用例构造与输出验证能力第 155 题如何设计一个问答系统，并推荐其他相关的问题？ 考察问答系统架构设计及问题推荐机制的建模能力第 156 题LightGBM精排环节的特征提取了什么，如何评估特征重要性？ 考察对LightGBM特征工程与特征重要性评估方法的理解第 157 题如果一个数组中除一个元素外，其他元素都出现三次，如何找出这个只出现一次的元素？ 考察位运算设计与状态机思维，处理非二进制的次数问题第 158 题在用户分层任务中，如何确保分层结果的准确性？如果使用大模型进行分层，为什么没有尝试更大的模型？ 考察对机器学习模型评估、误差分析及模型规模权衡的理解第 159 题如何对一个实际问题进行马尔科夫决策过程的建模？ 考察对MDP五元组、状态转移、奖励设计及策略求解的理解与应用能力第 160 题请介绍你对因果推理的理解，并举例说明它在实际工作中的应用场景。 考察候选人对因果推理概念的理解及其工程应用能力