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 601 题请介绍RAG系统中的召回与重排阶段，说明每个阶段的目标和常用方法。 考察对RAG检索流程的理解，包括召回和重排的目标与典型技术第 602 题外卖推荐中的多目标优化怎么做？ 考察推荐系统中多目标优化的建模、权衡与工程实现第 603 题结合后端架构，说明为什么选择 Agent 方案而不是传统技术方案？ 考察技术选型依据、问题拆解和方案权衡能力第 604 题MMoE的结构是怎么样的？ 考察多任务学习中MMoE模型结构的理解与原理掌握第 605 题请详细说明如何基于LangChain框架实现RAG（检索增强生成）系统，并介绍其评测方法。 考察RAG系统设计、LangChain组件运用及评测方法论第 606 题你有处理过文档目录结构解析的需求吗？如果有，请描述你采用的技术方案；如果没有，请说明你会如何设计。 考察文档解析场景的技术积累与设计能力第 607 题请谈谈你对自动投递简历Agent的设计思路，包括其核心功能、关键难点和可能的实现方案。 考察系统设计思维、对自动化流程的理解及技术可行性分析第 608 题请介绍RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的基本原理和应用场景。 考察对RRT算法原理、特性及适用场景的理解第 609 题TP并行张量是如何切分的，又是如何合并的，按行切和按列切有何不同？ 考察对张量并行切分与合并机制的理解及行/列切分的语义差异第 610 题你了解哪些大模型加速框架？请简要说明其原理以及如何进行加速优化。 考察对大模型加速框架的熟悉程度、原理理解和优化方法掌握第 611 题介绍你的奖励函数是如何设计的。 考察强化学习奖励建模的思路、目标对齐与边界处理第 612 题了解Agent吗？把RAG做成Agent有什么好处？ 考察对Agent概念的理解以及RAG与Agent结合的架构价值第 613 题请讲解BERT的Attention机制 考察对Transformer核心机制及BERT中应用的理解深度第 614 题大模型智能体(Agent)的工作原理和组成部分 考察对大模型智能体架构、核心组件及其协作机制的理解第 615 题大模型如何应用到美团业务场景？ 考察对业务场景的理解与大模型落地的系统思维第 616 题请介绍分布式训练的常见架构及其适用业务场景。 考察对分布式训练架构的理解与业务场景匹配能力第 617 题如何解决多人说话混叠问题(Pyannote)？ 考察说话人分离与语音前端处理的技术理解和方案设计第 618 题有10000大小的数据集，内存放不下无法一次性shuffle，但你有一个shuffle100()，在不随机写10000的情况下如何借助硬盘进行全局公平shuffle？ 考察外部排序与分块shuffle的算法设计能力第 619 题在RAG系统中，检索阶段通常是如何实现的？请说明主要过程与常用策略。 考察对RAG检索流程、向量检索与混合检索的理解第 620 题请介绍BEVFormer的核心设计思路和关键细节。 考察对BEVFormer结构、跨模态融合与Transformer机制的深入理解