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 441 题用户冷启动怎么解决？ 考察对冷启动问题的系统化分析和分场景解决方案能力第 442 题RAG构建知识库有什么难点？ 考察对RAG系统各环节难点与权衡的理解第 443 题请探讨单个大型语言模型（LLM）能否独立帮助用户完成一次完整的行程规划，包括预订交通和酒店票务。 评估对LLM能力边界、工具调用和系统设计的理解第 444 题你的AI项目怎么管理上下文的（记忆存储）？ 考察AI项目上下文管理与记忆存储的设计与工程实践第 445 题对产品软件的架构、设计有哪些成熟、不成熟的应用？ 考察对架构设计成熟度与应用合理性的判断能力第 446 题构建和落地 GraphRAG 的主要难点有哪些？ 考察对 GraphRAG 工程化挑战的认知第 447 题假如需要支持Streaming输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？ 考察流式输出与延迟约束下的系统设计权衡能力第 448 题请介绍Transformer结构。 考察对Transformer核心组件、设计动机和计算流程的理解第 449 题为什么深度学习推理或训练中需要将 PD（Prefill/Decode）分离？ 考察对 Prefill 与 Decode 阶段特性差异的理解及其分离动机第 450 题相比单个大型语言模型 Agent，多个 LLM Agent 协同工作有哪些优势？ 考察对多智能体协作价值与分工优势的分析能力第 451 题请详细介绍你的RAG系统项目。 考察RAG系统的设计思路、实现细节与效果评估第 452 题什么是中间人攻击？如何防范？ 考察对中间人攻击原理的理解及安全防护措施的掌握第 453 题请描述腾讯混元（HunYuan）模型的结构特点。 考察对腾讯混元大模型架构设计和技术要点的理解第 454 题Agent的组成部分及实现方法 考察对Agent架构组成和常用实现方式的系统理解第 455 题请介绍多显卡训练中常用的并行策略及其适用场景。 考察对多卡训练并行方式的理解与场景选择能力第 456 题请描述RAG系统的搭建过程，包括主要模块和关键步骤。 考察RAG系统架构理解与搭建流程的完整性第 457 题说一下ChatGLM或LLaMA与传统Transformer结构的区别，有哪些改动，以及可以借鉴的地方？主要从模型结构、Layer Norm、激活方式、位置编码回答。 考察对主流大模型架构改进点的理解深度与迁移能力第 458 题请深入探讨MoE模型与Dense模型的设计差异、各自优势与适用场景。 考察对MoE与Dense模型架构原理、权衡及场景适配的深度理解第 459 题请介绍你负责的一个多模态大模型自动标注项目，重点说明其中模型架构的设计思路以及 Sam 与 LLM 的协作方式。 考察多模态标注项目架构设计、模型分工与协作理解第 460 题如何把向量搜索融入普通搜索 考察向量检索与传统检索的融合设计能力