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 621 题在你的项目中，数据传输可能因哪些因素而不稳定？你是如何设计或优化来保证其稳定性的？ 考察对数据传输稳定性问题识别与解决方案的设计能力第 622 题若设计面向办公协同或智能客服的场景化大模型，应从哪些方面入手？说明设计决策的原因。 考察场景化大模型设计的系统性思考与决策依据第 623 题在Transformer架构中，encoder和decoder哪个更重计算、哪个更重缓存？两者有什么区别？ 考察对Transformer编码器与解码器计算特性和缓存机制差异的理解第 624 题如何评估多模态模型的输出质量 考察对多模态模型评测维度、指标和方法的理解第 625 题Reward Function如何设计的？为什么这么设计？ 考察强化学习中奖励函数设计的目标、原则与权衡第 626 题请详细说明你如何实现一个基于RAG（检索增强生成）的问答系统？ 考察对RAG全流程、组件选型及优化策略的掌握程度第 627 题请解释 vLLM 的核心原理及其主要优化机制。 考察对 vLLM 大模型推理引擎核心机制的理解第 628 题请介绍 Item2Item 相似物品推荐的原理与实现方式。 考察推荐系统中 Item2Item 协同过滤的原理与工程实现第 629 题Transformer 中 Decoder 与 Encoder 的主要区别是什么？ 考察对 Encoder 与 Decoder 结构及作用差异的理解第 630 题请评估你的虚拟试衣项目的技术方案现状，并说明它是否已达到可直接面向消费者的产品成熟度。 考察对项目方案演进阶段的理解与产品化思维的判断能力第 631 题请介绍Transformer的整体架构及其内部核心构成。 考察对Transformer架构组成及各模块作用的理解深度第 632 题请设计一个基于RAG的系统，输入是软件或网页界面的截图，输出是每个组件的功能说明。对于相似组件（如图片框和视频框），你会如何区分？ 考察多模态RAG设计、组件识别与相似组件的区分策略第 633 题具体讲解Transformer中前馈层的设计 考察对Transformer前馈网络的结构、作用及与注意力机制配合的理解第 634 题在RAG系统中，如果知识库有地域或领域限定，而用户查询可能超出范围，如何设计一个门控机制来避免无关检索？ 考察系统设计能力，处理知识库范围外查询的鲁棒性第 635 题请谈谈你对召回模块的理解，包括它的作用、常用算法以及在实际系统中的选型考虑。 考察对推荐系统召回环节的基本概念、算法理解和工程选型能力第 636 题请介绍你的系统建模思路以及图神经网络（GNN）在其中起的作用。 考察系统建模能力与模型选型的合理性第 637 题在处理线上业务数据更新频繁的分布式系统中，你如何评估并解决数据一致性与性能问题？可以结合你使用外部存储（如缓存或分布式数据库）的实践来说明。 考察对高频数据更新场景下的存储选型、一致性与性能权衡的理解及实际经验第 638 题如何将大模型与推荐系统结合，提升推荐效果？ 考察对大模型在推荐系统中的应用场景和落地方式的理解第 639 题在 Multi-Agent 场景中，Memory 模块的输入和输出是什么？它如何支持 Agent 的长期记忆与上下文管理？ 考察对 Memory 模块的理解及其在 Agent 生命周期中的作用第 640 题请描述Transformer中计算完注意力（Attention）之后的处理流程，以及为什么需要这些步骤？ 考察对Transformer残差连接、LayerNorm和前馈网络的理解