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 481 题BLIP-2 相比 BLIP 做了哪些改进？BLIP-3 又引入了哪些关键变化？ 考察对多模态预训练模型演进中架构设计与训练策略的理解第 482 题怎么做的分布式训练 考察分布式训练的方案设计、并行策略与工程实践第 483 题如果一个Agent误判导致策略冲突，如何处理？ 考察风险识别、问题排查和系统设计能力第 484 题请介绍常见的双塔模型结构及其核心思想。 考察对双塔模型基本架构和应用场景的理解第 485 题结巴分词算法的中文分词原理是什么？ 考察中文分词算法核心原理与工程实现第 486 题介绍Agent怎么做任务规划和问题分解。 考察对Agent任务规划、问题分解机制的理解与应用第 487 题请讲解vLLM中KV Cache的工作原理。 考察对vLLM KV Cache机制及其性能优化作用的理解第 488 题请介绍你如何设计奖励函数（reward function）？ 考察对强化学习奖励设计的理解与落地经验第 489 题现在的大模型如何应用到搜索检索层面？ 考察大模型在搜索检索中的技术应用与系统设计思路第 490 题多工具调度模块如何解决冲突检测？ 考察多任务调度中冲突检测策略的设计思路与边界处理第 491 题量化好的模型到真正上硬件部署进行后端推理，不考虑模型前后处理部分，还有哪些步骤要做？ 考察模型量化后部署全流程的认知，包含格式转换、编译优化、推理框架适配与性能验证第 492 题请详细解释Transformer中的QKV机制，说明Query、Key、Value各自的作用及多头注意力的计算流程。 考察对自注意力核心机制和维度运算流程的深入理解第 493 题如何设计提示词或对话上下文来有效利用模型的KV Cache机制？ 考察对LLM推理中KV Cache原理的理解及上下文设计优化第 494 题在故障处理流程中，哪些环节可以完全自动化，哪些环节仍需要人工介入？请结合具体场景说明。 考察对故障处理流程自动化边界和人工值守必要性的理解第 495 题你的 RAG 项目中用到了 Agent 吗？一般 Agent 会用在 RAG 链路中的哪些部分？ 考察对 RAG 与 Agent 结合的理解及工程实践第 496 题你们在 RAG 系统中做了哪些优化？ 考察 RAG 系统的优化思路与整体工程实践第 497 题如何通过Redis实现点赞的写聚合？ 考察Redis在点赞场景下写聚合的设计思路与落地细节第 498 题在推荐链路中，召回、粗排、精排、重排每一步分别充当什么角色？ 考察对推荐系统整体架构及各阶段职责的理解第 499 题当你在项目中遇到长文本处理的需求时，你是如何进行分析和设计的？ 考察对长文本处理技术的理解、问题拆解和方案设计能力第 500 题LoRA微调在生产环境的部署经验有哪些？ 考察LoRA微调后的模型在生产部署中的实践与经验