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 861 题请介绍推荐系统中召回环节的常见实现方式有哪些？ 考察对推荐系统召回阶段主流技术与适用场景的掌握第 862 题请描述你设计的离线流程的整体架构和关键步骤。 考察对离线计算流程的设计能力，包括数据处理链路和任务调度第 863 题在实际应用中，如何提高大模型（LLM）的推理效率和工作效率？请提出你的优化思路。 考察对大模型推理与工作流优化的理解与系统性思维第 864 题介绍GraphRAG的基本原理与核心优势。 考察对GraphRAG核心思想、构建流程及优势的理解第 865 题如果商品知识库实时更新,你怎么保证 RAG 的召回结果和库存一致? 考察实时数据更新下RAG系统的一致性和数据新鲜度处理能力第 866 题请说明ItemCF如何与热度结合使用，以平衡个性化推荐和热门内容的覆盖。 考察ItemCF算法原理及与热度特征融合的实践能力第 867 题知识库是单纯召回，还是有精排，策略、链路什么样，都用了哪些模型？ 考察检索增强生成系统的完整链路设计与技术选型第 868 题请解释RLHF（基于人类反馈的强化学习）的原理。 考察对RLHF核心流程、目标函数及相关技术难点的理解第 869 题请介绍大模型工具调用（Tool Calling / Function Calling）的实现方式。 考察对大模型工具调用机制、实现路径和关键工程点的理解第 870 题在 DeepResearch 这类系统中，主 Agent 和子 Agent 通常有哪些区别？你会如何划分它们各自的职责？ 考察系统设计中 Agent 分层与职责划分能力第 871 题如何评估一个Agent系统的鲁棒性？ 考察对Agent系统鲁棒性评估维度的系统性理解第 872 题如何设计人车匹配场景中的匹配逻辑？ 考察需求分析、算法选型和系统设计能力第 873 题请介绍如何对 PLE 模型进行迭代优化，会采取哪些步骤和关注哪些指标？ 考察对 PLE 多任务学习模型的迭代流程与优化思路第 874 题如何实现不重启项目动态更新奖品配置？ 考察配置热更新、缓存一致性与可用性设计第 875 题请介绍Rerank模型的设计思路与实现细节。 考察对排序模型原理、特征工程与系统集成的理解第 876 题在分布式系统中，为什么使用消息队列？ 考察消息队列的核心价值与应用场景第 877 题在设计奖励函数时，你是如何考虑事实正确性的？ 考察奖励函数设计中对事实正确性的处理方法第 878 题CLIP 中文本编码器的结构是什么样的，输入输出是什么？ 考察对 CLIP 模型架构细节的理解以及多模态模型中文本分支的处理方式第 879 题请分别解释 RAG、MCP 和 Agent 的核心流程，并说明三者之间的关系。 考察对 RAG、MCP、Agent 概念的准确理解及流程串联能力第 880 题请介绍一下流水线并行。 考察对流水线并行原理、训练应用和潜在问题的理解