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 161 题请介绍一下你负责的项目中的数据切块（chunk）方案。 考察对数据切块原理、实践和权衡的理解第 162 题请结合实际开发经验，讨论项目任务设置（setting）中需要注意的关键问题。 考察对项目任务配置中可能出现的边界、并发与一致性问题理解第 163 题关于 Prompt 优化，你了解哪些方法？ 考察对 Prompt 工程常见优化方法的掌握广度与深度第 164 题请介绍NeRF（神经辐射场）的基本原理，并说明其与去噪算法的关系。 考察对NeRF核心概念的理解及噪声处理在渲染流程中的作用第 165 题在多任务训练中，如果任务间收敛不一致，你会采用哪些方法来解决？ 考察多任务学习中任务冲突的处理能力和模型设计经验第 166 题在构建指令微调（SFT）数据集时，高质量的训练样本通常长什么样？哪些类型的困难样本（hard case）值得重点关注？ 考察对指令微调数据构成和困难样本设计的理解第 167 题请描述 LeetCode 最大子数组和问题的求解思路。 考察动态规划思想及最大子数组和的求解能力第 168 题请实现买卖股票的最佳时机问题：给定一个数组 prices，其中 prices[i] 表示股票在第 i 天的价格，只能选择某一天买入并在未来某一天卖出，求能获得的最大利润。请说明你的解法和复杂度。 考察动态规划或贪心算法的基础应用与复杂度分析第 169 题请实现一个函数，给定一个整数数组和一个目标值，返回数组中两个数的下标，使得这两个数之和等于目标值。假设每个输入只有一个解，且不能使用同一个元素两次。 考察哈希表优化和基础算法编码能力第 170 题CNN怎么感知全局 考察对卷积神经网络感受野与全局感知机制的理解第 171 题给定 n 个房间，每个房间 i 里有一些钥匙，可以打开对应的房间。初始时你身处 0 号房间并持有一把能打开 0 号房间的钥匙，但房间 0 内的钥匙可以取得。请判断你能否进入所有房间。例如 rooms = [[1],[2],[3],[]]，返回 true；rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]，返回 false。 考察图遍历（DFS/BFS）及访问状态记录能力第 172 题请说明你项目中数据集的配比是如何确定的？ 考察数据配比策略、质量平衡与训练效果评估第 173 题请实现一个函数，判断给定字符串中的括号是否正确匹配，并考虑嵌套情况。 考察栈数据结构的应用与边界情况处理第 174 题请谈谈你对大模型底层原理的了解，包括Transformer架构和注意力机制。 考察对大模型核心技术原理的理解深度第 175 题请解释RoPE（旋转位置编码）的原理。 考察对位置编码机制的理解深度第 176 题Reward model 如何训练？训练目标是什么？ 考察对RLHF中奖励模型训练流程与优化目标的理解第 177 题目前多模态大语言模型是如何融合文本与图像信息的？ 考察对多模态大语言模型架构与融合机制的理解第 178 题常规的分类问题评价指标有哪些？ 考察分类模型评价指标的掌握程度及适用场景理解第 179 题请解释自注意力机制和交叉注意力的区别，并说明为什么在缩放点积注意力中要对点积结果除以根号d。 考察对注意力机制原理的理解，包括自注意力和交叉注意力的区别，以及缩放因子的作用第 180 题如何自动挖掘和构建视频标签体系？ 考察对视频内容理解与标签体系构建方法的掌握