人工智能面试题 · 风险判断
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 664 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断
考察点
技术栈
第 1 题请谈谈大型语言模型目前存在的主要不足或局限性，并说明可能的解决方向。 考察对大模型技术局限性的理解深度和系统化认知第 2 题请设计一个直播场景下的点赞系统的数据模型与架构，要求支撑高并发。 考察高并发写入场景下的数据建模、缓存与一致性权衡第 3 题请介绍你了解的 QWQ 模型，包括其架构特点、适用场景和局限性。 考察对大语言模型发展动态的了解深度与批判性思维第 4 题在自动驾驶或机器人系统中，如何确定轨迹规划和地图的覆盖范围？ 考察对轨迹规划与地图范围匹配关系的理解及系统设计能力第 5 题如何避免多线程编程中的死锁？ 考察对死锁成因的理解及常见预防策略第 6 题请介绍 Reward Hacking 的概念、产生原因及应对策略。 考察对强化学习中奖励设计偏差的理解与风险识别能力第 7 题YOLOv4-tiny 训练时如何分配正负样本？ 考察目标检测模型样本分配策略的理解第 8 题介绍一下什么情况下会出现梯度爆炸和梯度消失，为什么，出现了这种情况模型会怎么样？ 考察对深层网络梯度问题的原因、场景与影响的理解第 9 题DPO训练不符合要求的时候怎么办？ 考察对DPO训练失败或效果不达标的诊断与处理能力第 10 题在构造偏好数据时，如何保证采样得到的多个response具有足够多样性？ 考察对采样多样性保障方法的理解第 11 题如何识别并避免奖励模型训练中的reward hacking（奖励欺骗）问题？ 考察对奖励模型偏好优化的鲁棒性理解与规避策略第 12 题LangChain 的 memory 默认机制在多用户并发场景下如何做隔离？ 考察对 LangChain 记忆机制的理解和多用户隔离设计能力第 13 题在项目里，为了保证大模型输出稳定的 JSON 格式，你做了哪些工作？ 考察对 LLM 输出结构化约束的理解、工程实践与鲁棒性处理第 14 题请讲解所用算法的基本原理，并说明其控制论视角。 考察算法原理深度与控制论关联理解第 15 题平时是否使用 vibe coding？对此有什么看法？ 考察对 AI 辅助编程工具的使用态度、应用场景判断与工程实践认知第 16 题Prompt微调怎么平衡recall和precision 考察对模型输出召回率与精确率权衡的理解及Prompt工程或微调的方法第 17 题多工具调度时如果餐厅查询失败，降级方案是什么？ 考察系统降级策略设计与容错意识第 18 题KL散度在 RLHF 阶段出现的位置、作用以及过大/过小分别会导致什么现象? 考察对RLHF中KL散度作用机制及超参数失配影响的理解第 19 题什么是大模型幻觉现象？请分析其产生原因及业内常见的缓解方法。 考察对大模型幻觉机制的理解及工程缓解手段的掌握第 20 题在二分类中，负样本远多于正样本时，对AUC值有何影响？ 考察AUC对样本不平衡的鲁棒性理解