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 541 题在 Agent 系统中，编排（Orchestration）指的是什么？ 考察对 Agent 编排机制的理解和设计意识第 542 题请说明生命树机制相比ROS1的优势点有哪些？ 考察对ROS2生命树机制的理解及其相对ROS1的优势第 543 题请解释DIN（Deep Interest Network）的网络结构是什么？ 考察对DIN模型结构设计的理解第 544 题在构建对话系统时，如何增强模型的多轮对话能力？请从数据处理、模型结构和训练策略等方面谈谈你的方案。 考察对多轮对话核心挑战的理解及系统化解决方案设计第 545 题你在第一个项目中使用了DHOCBF，请介绍QP问题的求解过程，以及DHOCBF在论文中的使用方式。 考察对控制障碍函数理论、优化求解及论文方法的理解第 546 题请介绍几种你了解的KV存储优化方法？ 考察对KV存储系统性能优化知识的掌握广度与深度第 547 题介绍一下 Transformer 的整体架构和核心组件。 考察对 Transformer 架构的理解与表达清晰度第 548 题请介绍你了解到的Transformer模型的核心结构和工作原理。 考察对Transformer架构及其关键机制的理解深度第 549 题为什么要用大模型做反思模块，不能用规则做吗？ 考察对反思模块能力边界、复杂度与维护成本的权衡理解第 550 题智能体之间的通信如何实现？ 考察对智能体间通信机制、协议和协作模式的理解第 551 题请说明DeepSpeed ZeRO Stage 1、2、3之间的区别，以及在何种场景下更适合使用PyTorch FSDP。 考察对分布式训练显存优化技术的理解与选型能力第 552 题请具体说明在大规模数据场景下如何构建和优化RAG系统？ 考察对RAG系统在大数据量下的架构设计和工程优化理解第 553 题请介绍一下你负责的业务方向及其中推荐系统的主要场景。 考察对业务场景的理解以及推荐系统在该场景下的应用第 554 题如何管理Agent的用户上下文？ 考察对多轮对话上下文组织、截断与持久化能力的理解第 555 题讲讲DIN和SIM模型的核心思路与区别。 考察对推荐系统中用户行为序列建模方法的理解与对比能力第 556 题大模型智能体是怎么工作的，包含哪些核心组件？ 考察对大模型智能体架构、工作流程和关键组件的理解第 557 题追问:传统BA交叉投影还是3D空间约束联合优化?或混合? 考察视觉SLAM中BA优化策略的选择与权衡第 558 题在推荐系统中，粗排和精排的目标是否越一致越好？请谈谈你的看法。 考察对推荐系统多阶段排序目标差异与系统约束的理解第 559 题你觉得如果一个算法要落地到硬件平台，需要考虑哪些问题？ 考察算法工程化落地中的硬件适配与性能约束意识第 560 题attention层有哪些实现方式？ 考察对注意力机制不同实现方式的理解与对比能力