人工智能面试题 · 问题拆解 · NumPy
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 6 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解 · NumPy
考察点
技术栈
第 1 题给定大量边界框，如何高效并行计算所有两两框之间的IOU？请给出向量化或加速的思路。 考察算法优化、并行计算与向量化能力第 2 题实现多头注意力机制(torch或者numpy) 考察对多头注意力机制原理的理解和代码实现能力第 3 题用 NumPy 手写并讲解 beam search 的实现过程，重点说明如何维护 beam 中的候选序列以及如何计算新序列的得分。 考察对 beam search 算法原理和 NumPy 向量化实现的掌握程度第 4 题给定一组二维人体关键点，如何渲染一组对应的二维高斯热图？请说明实现思路并写出关键步骤。 考察计算机视觉中关键点热图的生成原理、二维高斯分布应用与编程实现第 5 题请使用numpy实现多层MLP的前向传播与反向传播。 考察对多层感知机前向和反向传播的数学理解与手写实现能力第 6 题请用 NumPy 手写实现一个 Transformer 块的前向传播：输入一个矩阵，输出经该块处理后的结果，要求不使用 PyTorch。 考察对 Transformer 块结构（自注意力与前馈网络）的掌握及基于数组的编码实现能力