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 581 题请介绍扩散模型（DDPM）与 Stable Diffusion（SD）的基本原理及两者之间的区别。 考察对扩散模型与潜在扩散模型原理的理解及对比能力第 582 题请说明离线训练样本的构造流程、天级更新机制，以及线上特征滞后时的补偿方案。 考察机器学习系统设计中样本生成、时效性管理与线上一致性处理能力第 583 题请介绍大语言模型的预训练、后训练和推理三个阶段的主要流程及各自的目标。 考察对大模型训练推理全流程的理解与阶段划分能力第 584 题请介绍你了解的推荐系统整体框架。 考察对推荐系统架构和核心流程的整体把握第 585 题在大规模推荐系统中，大语言模型（LLM）可以在哪些环节发挥价值？请结合实际场景说明设计思路和潜在挑战。 考察对大模型与推荐系统结合点、设计思路及落地挑战的理解第 586 题请介绍混合检索和递归检索的实现思路。 考察对信息检索中混合检索和递归检索原理、应用场景及实现细节的理解第 587 题请介绍你对多模态 RAG 的理解，并说明它与传统文本 RAG 的区别。 考察对多模态检索增强生成概念与应用的理解第 588 题请讲解服务注册与发现的基本原理，以及它在分布式系统中的作用。 考察对服务注册中心核心概念、流程和价值的理解第 589 题如果是做生成式召回应该对模型结构怎么修改？ 考察候选人对生成式召回模型结构的理解与改造能力第 590 题粗排的样本选择和精排有什么区别？ 考察对推荐系统粗排与精排样本构造差异的理解第 591 题你觉得行人数据和地图如何编码在一起？ 考察将动态行人信息与静态地图数据融合编码的技术理解与设计思路第 592 题召回和排序的样本分布分别是什么样的？ 考察推荐系统中召回与排序阶段样本构造差异及对模型训练的影响第 593 题在智能体系统中，规划器（如 ReAct）与 SQL 生成模块如何进行交互？请描述典型的协作流程。 考察智能体模块间协作流程的设计理解，以及规划与执行的分工第 594 题在多Agent系统中，如何保证异步任务执行的稳定性和结果一致性？ 考察多Agent系统的分布式任务可靠性设计第 595 题请介绍你负责的一个项目，并说明不同功能模块之间是如何联系和协同工作的？重点关注项目的整体实现思路，并结合实际场景阐述从仿真到实践转换过程中遇到的主要挑战和解决方案。 考察项目整体架构、模块协同、仿真到实践转化的思路及问题解决能力第 596 题如何确保大模型输出内容的一致性？ 考察对大模型输出不稳定性来源的理解以及系统层面的一致性保障手段第 597 题请描述CogVideoX的模型整体结构，并说明其主要组成部分的作用。 考察对CogVideoX模型架构的整体理解第 598 题冷启动item的特征有考虑怎么在保证id特征训练完整的同时降低影响 考察推荐系统冷启动场景下特征工程与模型训练的权衡能力第 599 题请设计一个可靠的分布式锁方案，并重点说明如何处理加锁、解锁和故障场景。 考察分布式锁的正确性、边界处理和工程权衡第 600 题如何解决在线地图的误差累积问题？ 考察对定位与地图数据误差来源的理解及系统性修正方案设计