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 41 题请谈谈在微服务架构中如何实现服务容错，以及 Docker 和 Kubernetes 在其中的作用。 考察对微服务容错机制的理解及容器化、编排工具的应用第 42 题如何设计一个问答系统，并推荐其他相关的问题？ 考察问答系统架构设计及问题推荐机制的建模能力第 43 题如果要做电商Agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？ 考察多模态信息选择与电商场景结合的设计能力第 44 题请结合实际开发经验，讨论项目任务设置（setting）中需要注意的关键问题。 考察对项目任务配置中可能出现的边界、并发与一致性问题理解第 45 题请完整介绍广告系统的全链路，从广告主发起请求到最终展示和计费，涉及哪些核心环节和模块？ 考察对广告系统整体架构、核心流程和模块协作的理解第 46 题请介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解，并说明其核心流程与主要优缺点。 考察对RAG原理、流程及应用边界的掌握程度第 47 题如果你在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务，如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐？ 考察在有限GPU资源下平衡推理服务时延与训练吞吐的资源分配和调度设计能力第 48 题你如何评估一个方法或功能模块能否迁移到不同的GUI环境（如不同操作系统、分辨率或设备）？ 考察对GUI技术方案可移植性、适配性和边界条件的系统性思考第 49 题你在Agent框架选型时，主要考虑哪些维度？具体如何做决策？ 考察技术选型的方法论和决策逻辑第 50 题在设计 DeepResearch 系统时，你会设置哪些主要的子 Agent？各自负责什么？ 考察对子任务拆分合理性与完整性的思考第 51 题具身智能和大模型之间的关系是什么？如何实现具身智能？ 考察对具身智能与大模型关系的理解及实现路径第 52 题将算法模型封装成移动端SDK时，可能遇到哪些典型问题？你会如何排查和解决？ 考察移动端算法工程化的落地能力、问题定位思路与系统性解决方案第 53 题请介绍 Qwen2.5-VL 与普通 Transformer 在结构上的主要差异，并说明这些设计选择的目的。 考察多模态大模型的架构理解及设计权衡分析第 54 题讲讲transformers架构 考察对Transformer核心机制的理解与讲解能力第 55 题如何估算一个类似 LLaMA-7B 的大语言模型在推理时的显存占用？ 考察模型推理显存估算方法与关键参数量理解第 56 题如果设计AIGC图片鉴别模型，有哪些方法？ 考察设计鉴别模型时的技术选型与架构思路第 57 题多个 LLM Agent 协同工作会引入哪些新的复杂性和挑战？ 考察对多智能体系统协作风险与工程挑战的识别能力第 58 题请介绍ChatGLM模型的整体架构及其关键设计特点。 考察对大语言模型架构原理的理解与表达能力第 59 题学校课题。谈谈对LQR的理解、特点和适用范围，与PID、MPC的区别。 考察控制理论基础、算法对比和适用场景判断。第 60 题请介绍 RAG 的完整流程，并说明构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响。 考察对 RAG 全流程的掌握及对向量检索中时效性问题的处理能力