人工智能面试题 · 结果导向
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 538 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：结果导向
考察点
技术栈
第 1 题训练LoRA时会调整哪些参数？你有哪些调参经验？ 考察对LoRA训练关键超参数的理解与实际调参经验第 2 题请介绍一个你做过的应用层项目，包括项目目标、你的职责和最终结果。 考察候选人应用层项目经验的范围、深度和个人贡献第 3 题你负责的模型上线后，下游业务的指标提升情况如何？ 考察数据驱动评估模型业务价值的闭环能力第 4 题请介绍你论文中成像结果的评价指标，并解释为什么选择这些指标。 考察对实验结果评估的严谨性和指标选择的理解第 5 题请描述一个从0到1完整实施一个项目的流程，你会如何规划和执行？ 考察项目从需求到落地全流程的规划与执行能力第 6 题请描述你在做重要决定时的决策风格，是犹豫不决还是果断？请结合具体事例说明。 考察候选人的决策风格、判断力与自我认知第 7 题四塔多目标方案相较经典双塔在 CTR 和跨类目召回上通常能带来哪些可量化收益？ 考察对多目标建模与召回架构差异的理解及收益量化能力第 8 题请详细介绍你的实习经历，包括主要职责、参与的项目以及取得的成果。 考察候选人实习经历的真实性、职责理解与成果提炼能力第 9 题请分享一个你过去提出的有创意或有创新的想法，并说明这个想法产生的背景、原因以及最终的结果。 考察创新思维、问题分析和结果导向能力第 10 题请介绍一个你在项目中遇到的最有挑战性的技术问题，以及你是如何定位和解决它的。 考察问题拆解、排查思路和项目复盘能力第 11 题请介绍你们实验室完成的一个横向项目，并说明你的具体职责。 考察项目经验真实性与个人贡献的清晰度第 12 题请分享一次你在工作或学习中面对较大压力的经历，以及你是如何应对的？ 考察候选人压力应对、情绪管理和问题解决能力第 13 题请介绍一个你参与的大模型相关项目，包括背景、你的职责、技术方案和结果。 考察对大模型项目的理解、个人贡献与技术实现能力第 14 题实习期间主要做了哪些工作？ 考察候选人实习经历的实际内容、职责边界与产出第 15 题请展开介绍你负责的实习项目，重点说明项目背景、目标和你的具体职责。 考察项目理解、职责清晰度与表达结构性第 16 题请介绍一下你在简历中提到的项目经历或实习经历中最能体现你技术能力的一段。 考察候选人项目经验的真实性、个人贡献与可量化成果第 17 题请描述你负责的一个推荐算法优化案例，从问题定义、数据理解到方案实施和效果评估的完整过程。 考察候选人对推荐系统优化流程的完整性、方法论和效果评估能力第 18 题请介绍一个你参与过的 RAG（检索增强生成）项目，并说明它的核心亮点。 考察对RAG架构的理解、项目贡献与效果呈现能力第 19 题请详细介绍你在实习期间参与的项目，包括项目目标、你的具体职责、关键挑战及最终成果。 考察对实习项目的理解深度、个人贡献及复盘能力第 20 题在 GraphRAG 项目中，哪些模块是你独立负责的？请具体介绍你在其中的职责。 考察个人贡献范围、技术深度与项目复盘能力