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 681 题请概述SLAM系统的主要框架与关键模块。 考察对SLAM系统整体架构、模块划分和核心流程的理解第 682 题RAG遇到模型缺失电商知识一般怎么做？ 考察对RAG知识补全、检索质量与幻觉控制的综合理解第 683 题在优化类项目中，你认为优化目标和评价指标本身需要做哪些调整和设计？ 考察对优化目标制定与评价指标设计的系统性思考第 684 题如何预防用户使用特定任务智能体干别的？ 考察智能体使用的安全边界、用户意图识别和防滥用机制的设计第 685 题请描述在构建高并发查询的 Agent 系统时，你会如何分别优化召回阶段和生成阶段的延迟？ 考察对 Agent 系统两阶段延迟构成的理解及针对性优化策略第 686 题MMoE和PPNet建模方式有什么区别？跷跷板现象如何解决？哪些模型能缓解、为什么能解决？ 考察多任务学习中模型结构差异、跷跷板问题成因及解决方案第 687 题在RAG系统中的切片策略和索引命中率之间有什么关系？请解释如何分析并优化切片以提升检索命中率。 考察候选人对RAG系统中切片策略与检索准确性的理解及优化方法第 688 题Agent有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法？ 考察对AI Agent基础组成和主流实现技术的理解第 689 题除了向量召回和关键词召回，还有哪些召回方式？了不了解全文召回，如何做的？ 考察对搜索引擎与推荐系统中多路召回技术的理解，特别是全文召回的原理与实现第 690 题如何解决多说话人混叠问题？ 考察语音分离与说话人识别的原理、方案权衡及工程落地能力第 691 题项目中用到了PPU加速，可以解释一下是怎么做的吗？ 考察对PPU硬件加速原理的理解及在项目中的实际应用第 692 题ChatGPT的Reward Model是怎么训练的？请说明三阶段流程。 考察对ChatGPT训练流程中奖励模型来源和整体三阶段的理解第 693 题是否了解推荐场景中如何做多场景学习？ 考察对推荐系统中多场景联合建模方法及业务实践的理解第 694 题如何设计特征处理的评估方式，包括离线评估和在线评估？ 考察模型评估体系设计能力第 695 题为什么用多Agent？ 考察对多智能体架构选型理由与适用边界的理解第 696 题请详细介绍对偶双塔模型，它与传统双塔有什么区别？ 考察对对偶双塔模型结构和原理的深入理解第 697 题请介绍一下DIN（Deep Interest Network）模型的核心思想、网络结构和应用场景。 考察对DIN模型核心概念、结构设计及应用场景的理解深度第 698 题请介绍你在分布式训练方面的经验，尤其是使用 PyTorch 的分布式训练相关模块（如 DistributedDataParallel）时，你如何处理模型并行或数据并行，以及遇到了哪些挑战？ 考察分布式训练的实际应用与问题解决能力第 699 题当多个工具都能完成同一个子任务时，你的Agent如何做选择？ 考察Agent工具选择的决策机制与权衡思路第 700 题大模型中的注意力机制是如何工作的？它在大模型中起到了什么作用？ 考察对注意力机制原理及其在大模型中核心作用的理解深度