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 501 题对话的风格是怎么做的？ 考察对话系统风格设计的思路与实现方式第 502 题请描述从零开始启动一个软件项目的完整流程，包括需求、设计、开发、测试和上线各阶段的重点工作。 考察项目启动到交付的整体流程把控和阶段重点理解第 503 题假设本地消息表存储在Redis中，若突发流量打垮服务器，你会如何设计优化方案？请给出具体的优化思路。 考察在极端流量下对消息存储方案的容灾设计第 504 题在粗排阶段，如何保证物料的保量（覆盖度）？对于类别的多样性以及类别不平衡，你会如何设计与处理？ 考察粗排阶段的物料覆盖、多样性保证与类别不平衡问题的工程与算法处理能力第 505 题图文表征在推荐模型中通常如何应用？请说明核心思路和常见架构。 考察对多模态内容在推荐系统中应用方式的理解第 506 题请谈谈你对KV缓存的了解。 考察对KV缓存基本概念、数据模型和典型应用场景的理解第 507 题如果让你做一个金融咨询agent，你会怎么考虑？ 考察金融领域AI应用的系统设计能力与合规风险意识第 508 题请分别介绍 RNN、LSTM 和 Transformer 的原理与适用场景。 考察对主流序列模型原理的理解和对比能力第 509 题从 MMoE 到 PLE，这条模型架构路线的发展方向是什么？ 考察对多任务学习模型演进脉络的理解第 510 题Agent与React这两种范式的有什么区别？什么时候该用谁？ 考察对Agent自主循环与React执行范式差异的理解及选型判断第 511 题请解释深度兴趣网络（DIN）中如何构建和使用用户行为序列特征，并说明其注意力机制的作用。 考察对DIN模型中特征工程与注意力机制的理解第 512 题请介绍一个基于检索增强生成（RAG）的典型流程。 考察对RAG检索、增强、生成全链路的理解与边界意识第 513 题你如何理解记忆中信息提升、总结和洞察？ 考察对记忆增强中信息提炼与使用方式的认知第 514 题相位追踪是怎么实现的？ 考察对相位追踪实现原理、环路组成与工程权衡的理解第 515 题你是如何部署机器学习模型的？是否由专门的团队负责？ 考察候选人模型部署流程认知、工具链掌握及团队协作定位第 516 题你的项目中利用LangGraph来编排多工具调用链路。与纯Prompt工程方法相比,这种框架带来了哪些核心优势? 考察框架选型、状态管理与多工具编排的工程化理解第 517 题DIN模型结构 考察对DIN模型结构的理解与表述能力第 518 题项目中为什么采用多阶段处理？单阶段方案存在哪些不足？ 考察方案权衡、问题拆解和性能优化意识第 519 题线上服务时，如何保证Embedding层与训练时的处理逻辑一致？ 考察特征处理与模型上线的一致性保障第 520 题请设计一个推荐系统，为学生推荐练习题，并要求避免推荐与已做题相似的题目。 考察推荐系统设计中的去重与相似性过滤能力