人工智能面试题 · 系统设计
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 1113 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计
考察点
技术栈
第 281 题如何设计一个模型服务平台？ 考察模型服务的架构设计、部署运维与性能优化能力第 282 题请分别介绍MMoE、ESMM、PLE、Star-Rec模型的核心思想与应用场景。 考察对多任务学习及排序模型的理解深度第 283 题MMoE如何保证每个专家的随机性（有共用的专家）？ 考察对MMoE架构中专家多样性和随机性机制的理解第 284 题在RAG系统中，如何设计防护措施来避免恶意注入的错误信息影响生成内容？ 考察候选人对RAG安全防护的综合设计能力第 285 题多机多卡和单机多卡在实现上的不同 考察分布式训练中通信架构、同步机制与故障处理的区别第 286 题请解释 UNet 的网络结构和主要特点，并说明它在图像分割任务中的优势。 考察对 UNet 架构原理及应用场景的理解第 287 题你构建的 Agent 评估体系包括哪些维度？ 考察对 Agent 系统评估维度的整体设计和理解第 288 题若Agent推理API需要低延迟响应，会从哪些方面开展系统级优化工作？ 考察系统级性能优化的全面性与工程实践能力第 289 题预估视频点击时长，你会如何设计？有哪些可选方案？ 考察对视频点击时长预估问题的建模方案设计能力第 290 题协同过滤（CF）的召回过程是怎样的？ 考察推荐系统召回阶段协同过滤的原理与实现细节第 291 题策略模型和参考模型如何设计？ 考察策略模式和参考模型的设计思想与应用场景第 292 题Workflow和自主智能体的区别 考察对AI智能体系统架构中工作流与自主智能体的理解与对比第 293 题在日常数据处理中，如何从流程上保证数据质量？ 考察数据质量保障流程的设计与执行第 294 题请介绍你的 RAG 项目，包括其整体架构和主要亮点。 考察 RAG 系统设计能力及项目复盘表达能力第 295 题处理大规模数据时，通常需要考虑哪些方面？ 考察对数据量规模对存储、计算和处理策略影响的理解第 296 题如何通过 vLLM 部署实现 2k tokens/s 的吞吐量？ 考察对 vLLM 高性能推理架构和吞吐优化的理解第 297 题怎么解决模型输出有害的问题？ 考察对模型安全性治理的理解和系统性防御能力第 298 题如何结合 Spark 和 Flink 设计定时任务？ 考察对流批调度、定时触发和框架特点的综合运用第 299 题广告场景和推荐场景的关联和区别是什么？ 考察对两大核心场景的系统理解与差异分析第 300 题请解释自注意力机制（Self-Attention）的核心原理及其在 Transformer 中的作用。 考察对自注意力机制原理、计算过程及其在 Transformer 中重要性的理解