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 21 题请解释Qt中的信号与槽机制，并说明其工作原理。 考察信号槽机制的原理、线程安全及实际应用第 22 题为什么GRPO在训练MOE时会出问题？原因是啥，怎么改进策略？ 考察对GRPO算法在MoE架构下的失效机制理解及改进能力第 23 题序列化版本号怎么生成 考察对Java序列化机制中serialVersionUID生成方式及作用的理解第 24 题如何通过交叉校验或专家审核来保障标注数据的高质量？ 考察数据质量控制机制的设计和执行能力第 25 题如何将论文中的方法推广应用到更广泛的领域，并提炼其共性？ 考察研究方法泛化能力、抽象思维与迁移应用能力第 26 题如果服务器CPU突然被打满，你会如何排查定位问题？ 考察系统问题排查方法论、工具使用和分层定位能力第 27 题对比学习中的 batch size 是大一些好还是小一些好？ 考察对比学习损失函数对 batch size 的敏感性及正负样本构造原理第 28 题在处理爬虫时，你是否遇到过登录验证码或APP相关的反爬策略？请说明具体场景和应对方式。 考察对登录验证码、APP抓取等高级反爬场景的应对能力第 29 题在Attention的Softmax计算中，为什么通常要减去输入向量中的最大值？这种处理方式是否适用于其他函数？ 考察数值稳定性意识与Softmax特性迁移的判断第 30 题在训练大型语言模型时，你如何理解并应对熵崩塌（entropy collapse）现象？ 考察对大型语言模型训练中熵崩塌现象的理解及应对策略第 31 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 32 题LoRA中的低秩矩阵是如何初始化的？为什么要采用这种初始化方式？ 考察对LoRA初始化细节和作用机制的理解第 33 题请谈谈你如何理解和评价AI IDE这类开发工具对软件研发流程的影响？ 考察候选人对AI开发工具的技术认知、应用场景理解及风险判断能力第 34 题你如何评估一个方法或功能模块能否迁移到不同的GUI环境（如不同操作系统、分辨率或设备）？ 考察对GUI技术方案可移植性、适配性和边界条件的系统性思考第 35 题在设计 DeepResearch 系统时，你会设置哪些主要的子 Agent？各自负责什么？ 考察对子任务拆分合理性与完整性的思考第 36 题将算法模型封装成移动端SDK时，可能遇到哪些典型问题？你会如何排查和解决？ 考察移动端算法工程化的落地能力、问题定位思路与系统性解决方案第 37 题多个 LLM Agent 协同工作会引入哪些新的复杂性和挑战？ 考察对多智能体系统协作风险与工程挑战的识别能力第 38 题请谈谈你对混合专家模型（MoE）的理解，包括其核心思想、主要优势以及潜在挑战。 考察对MoE架构原理、优缺点及挑战的理解深度第 39 题用大模型对 item 做语义 Embedding 有什么缺点？ 考察对大规模语义向量化方案的局限性和工程权衡的理解第 40 题推理的三个指标在训练6个任务时有提升，为什么没有增加更多任务来进一步提升？ 考察对多任务学习扩展性、资源约束和边际收益的分析能力