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 61 题GradNorm的原理是什么？工业界一般不这么用，因为这个gradnorm比较trick。 考察对多任务学习梯度归一化方法的原理理解与工业落地权衡第 62 题如何将文生图、文生视频技术与强化学习结合？请给出你的思路。 考察对生成式模型与强化学习结合方向的系统理解与创新思路第 63 题你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的？ 考察在模块化架构下跨模块协同机制的具体设计能力第 64 题多路召回的结果如何融合？ 考察多路召回结果融合策略的理解与权衡第 65 题大模型的工具调用怎么实现？ 考察对大模型工具调用机制的理解与实现路径第 66 题请结合你的实践经验，谈谈如何利用 AI Coding 工具开发一个 AI Agent 系统？ 考察对 AI Coding 工具链和 AI Agent 架构的整合设计能力，以及从原型到落地的工程化思路第 67 题为什么要在 Function Call 前设置特定技能召回层，这样做会有什么冲突吗？ 考察对任务型大模型系统中技能召回与函数调用流水线的设计理解及潜在冲突分析第 68 题设计一个基本的点赞功能，如何实现不重复点赞？ 考察去重机制设计与并发场景下的正确性第 69 题在交互式轨迹预测中，GameFormer 是如何实现一致性和交互建模的？ 考察对 GameFormer 架构原理及其在交互式预测中一致性处理方法的理解第 70 题请描述LLaVA模型的训练细节，以及Qwen语言模型与CLIP视觉编码器在架构上是如何拼接的。 考察对多模态大模型LLaVA训练流程与视觉-语言特征拼接机制的理解第 71 题如何设计多轮对话中的上下文状态管理？ 考察对话系统中上下文状态的存储、更新与生命周期管理第 72 题请说明CLIP高效微调中Adapter的具体模块组成，以及这样设计的原因。 考察对CLIP适配技术中Adapter模块结构与设计动机的理解第 73 题请描述机器学习模型从训练到上线通常涉及哪些关键环节？ 考察对ML模型全生命周期管理的理解第 74 题请说明B树和B+树的区别，并分析为什么数据库和文件系统通常选择B+树作为索引结构。 考察对B树与B+树结构差异的理解及其在真实系统中的应用权衡第 75 题还知道有哪些针对冷启动的方法？ 考察对推荐系统冷启动问题的解决方法掌握程度第 76 题请介绍RAG（检索增强生成）的完整流程。 考察对RAG核心组件与流程的理解第 77 题预测和规划接口的设计，多模态的承接能力 考察系统设计与多模态数据处理能力第 78 题针对大模型幻觉问题，你会如何应用所学知识来应对和解决？ 考察对大模型幻觉成因的理解及结合实际约束的解决策略第 79 题请介绍视频生成框架的整体架构设计及其关键模块。 考察对视频生成系统组成、工作流和关键技术的理解第 80 题请解释多头自注意力机制的原理，并举例说明它在实际模型中的应用。 考察对注意力计算过程的理解及其实践场景