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 381 题场景题：如果有1000万条数据在云端，希望用HTTP方式下载、处理并保存，用Python怎么做？重点关注线程和进程。 考察大数据量下载处理中的并发模型选择、线程与进程的适用场景及工程实现第 382 题请描述一下你在项目中如何设计分流护栏，保护业务免受异常流量冲击。 考察对流量治理、限流降级和系统稳定性的理解与实践第 383 题在亿级用户历史数据背景下，LLM在推荐系统中有哪些典型应用方式？请结合实际场景说明。 考察LLM在推荐系统中的落地应用与工程权衡第 384 题请介绍一个你用 Python 处理异步任务的例子，并说明你会如何设计它。 考察对 Python 异步编程的理解、应用场景判断和实际设计能力第 385 题在多智能体（Multi-Agent）架构中，你如何处理Agent之间的上下文传递与共享？ 考察多智能体系统中的上下文管理策略、一致性与效率权衡第 386 题请解释Transformer模型的原理和关键组件。 考察对Transformer架构核心机制的理解第 387 题在 Multi-Agent 系统中，Reflection 模块与 Memory 模块如何解耦设计？它们之间如何互相增强？ 考察两个模块的独立性设计及协同增强机制第 388 题请结合你在大模型方向的研究与实践，谈谈 Transformer 的架构特点，以及这些特点如何支撑大模型的训练和部署。 考察对 Transformer 架构及其在大模型工程应用中的理解深度第 389 题RAG分块策略如果遇到表格这种形式该怎么处理？ 考察对特殊结构化内容分块与检索的理解，兼顾召回质量与语义完整第 390 题请设计一个纠错系统，用于处理用户查询中的相似词（如错别字或同音词），并说明你的建模思路。 考察对纠错系统和相似词建模的整体设计能力，包括候选生成与排序第 391 题请讲解RAG生成阶段如何融合上下文并控制生成质量？ 考察对RAG生成环节的掌握和优化意识第 392 题在推荐系统中，如何解决用户冷启动问题？ 考察对推荐系统冷启动问题的理解及多维度解决方案设计第 393 题移动端游戏中如何自定义渲染管线？ 考察移动端渲染管线的定制思路与性能意识第 394 题请分别介绍SAM和SAM2的网络结构，并说明两者的主要区别。 考察对SAM系列模型结构演进的深入理解与对比分析能力第 395 题在Agent强化学习中，是否使用RL进行策略更新？如果有，具体的训练流程和主要挑战是什么？ 考察对RL在Agent策略更新中的应用理解及工程实践第 396 题谈谈你对设计模式的了解，能否举例说明工厂模式、单例模式的应用场景，并结合源码谈谈装饰器模式？ 考察对设计模式概念、分类及实际应用场景的理解第 397 题请谈谈你对自动曝光（AE）的理解，并说明运动曝光表是如何实现 AE 的。 考察对相机自动曝光机制及运动曝光表原理的理解第 398 题怎么用扩散模型做layout？ 考察扩散模型在布局生成中的应用理解与方案设计能力第 399 题MoE 模型中的路由（Routing）机制具体是如何工作的？ 考察对 MoE 路由原理、稀疏激活与负载均衡的理解第 400 题如果召回的答案不是想要的，该怎么处理？ 考察对检索召回结果质量的评估与改进策略