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 21 题请讲一下负载均衡的概念，并说明如何解决负载均衡问题。 考察对负载均衡核心概念的理解及实际应用与优化能力第 22 题推理加速：vLLM中使用了哪些关键技术（如PagedAttention、KV Cache）来优化推理？ 考察对vLLM推理优化核心技术原理的理解与掌握第 23 题在MoE架构中，为什么通常采用多个专家网络（Mixture of Experts）的设计？ 考察对MoE架构设计动机与优势的理解第 24 题请说明Agent的链路是否为pipeline结构？ 考察对Agent内部处理链路结构设计的理解第 25 题Llama的Decoder结构和位置编码相比原始Transformer有哪些改进？ 考察对Llama模型架构细节及其设计意图的理解第 26 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 27 题使用 DeepSpeed 的 ZeRO-1、ZeRO-2、ZeRO-3 三种优化阶段，全量微调一个 7B 参数模型时，分别大约需要多少 GPU 显存？ 考察对 DeepSpeed 显存优化机制和模型显存估算的理解第 28 题有了解过模型部署的相关内容吗？ 考察对模型部署基本概念、流程与工具的了解程度第 29 题在RAG系统中，你会如何优化召回链路以提升效果？ 考察对召回链路各环节优化手段的掌握程度第 30 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 31 题分层召回的结构是什么？ 考察对推荐系统中分层召回架构的理解与表达能力第 32 题如何设计多模态用户信息的存储结构，并在产品功能中合理使用这些数据？ 考察多模态数据建模、存储选型与业务落地的综合设计能力第 33 题请谈谈你对图像分割模型的理解，包括常见方法和应用场景。 考察对图像分割领域的知识广度、方法理解及落地应用能力第 34 题请介绍Transformer的整体架构及其核心组件。 考察对Transformer基础架构和核心机制的理解第 35 题请描述你在项目中如何设计Agent的工具（Tool），并说明其是否采用workflow形式。 考察Agent工具设计的结构选择与实现思路第 36 题请描述Transformer的整体结构及其核心组件。 考察对Transformer架构的掌握程度第 37 题请从宏观角度描述推荐系统的整体流程。 考察对推荐系统整体架构和核心环节的理解第 38 题如何让语言模型不仅具备很强的推理能力，同时也具备良好的文采能力？ 考察对大模型能力构成、训练范式与文本生成质量的理解第 39 题请描述在RAG与时空知识图谱结合的Agent系统中，知识图谱更新的典型流程和触发机制。 考察知识图谱更新流程设计能力第 40 题对LLM4Rec的后续迭代方向有什么见解？ 考察对推荐系统与大型语言模型结合的前沿理解及技术规划能力