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 881 题如果将LLM推理效率优化后的方案部署到在线服务，你会如何解决线上环境特有的性能问题？ 考察将离线优化迁移到在线推理系统时的工程化与性能调优能力第 882 题请介绍跨模态识别模型的原理、结构以及训练过程。 考察对跨模态学习核心概念、模型架构与训练范式的系统理解第 883 题如何防止客服对话场景中的大语言模型出现串台问题？ 考察对 LLM 多轮对话中上下文隔离与记忆管理的能力第 884 题请解释多模态大模型（如视觉-语言模型）的核心架构组成，并说明各模块如何协同工作。 考察对多模态大模型整体架构和模块协作的理解第 885 题生成式排序（Generative Retrieval/Ranking）在精排和混排阶段可以如何应用？请说明其与传统判别式排序的区别和落地要点。 考察对生成式排序技术原理、适用场景及其在精排混排链路中落地的理解第 886 题多路召回融合的动态权重设计，手动还是自适应调整？ 考察推荐或搜索系统中多路召回权重调优的思路与取舍第 887 题RAG的优化有哪些手段？ 考察对检索增强生成系统各环节优化手段的理解与系统性思考第 888 题给定当前query和历史query以及对应实体，如何对当前query的实体进行建模？ 考察对搜索场景中query与实体关系的建模能力和技术思路第 889 题请详细讲解一下RLHF（基于人类反馈的强化学习）的过程。 考察对RLHF核心步骤、动机和关键组件（奖励模型、PPO）的理解及边界认知第 890 题请说明SpringCloud在分布式系统中的作用和典型组件。 考察对微服务治理体系的整体认知第 891 题请解释双塔模型的结构和计算流程。 考察对双塔模型架构及Embedding计算的理解第 892 题为什么要把检索（retrieval）和生成（generation）拆开成两个独立阶段？ 考察对 RAG 架构解耦和模块化设计的理解第 893 题请设计一个高并发、负载均衡的系统，支持500万量级数据库记录按ID查询，并满足每秒15000次查询（15,000 QPS）的吞吐要求，同时需要将查询结果写入新的存储位置。请阐述整体架构、关键组件、数据流和潜在瓶颈。 考察高并发查询系统的架构设计、性能估算、负载均衡策略及数据迁移方案第 894 题请介绍你负责过的一个项目的整体架构，包括主要模块划分、技术选型理由和关键设计决策。 考察候选人架构设计能力、技术选型逻辑和项目复盘能力第 895 题如何设计Agent的记忆部分？ 考察对Agent系统记忆架构的理解、分类与权衡能力第 896 题请介绍PPNet模型的结构和设计思路。 考察对PPNet网络架构与设计动机的理解第 897 题同步知识库时怎么判断哪些需要更新 考察数据变更检测与增量同步机制的设计能力第 898 题请介绍一下你对分布式系统的基本理解。 考察分布式基本概念与原理掌握程度第 899 题在真实场景中，如何防止Agent泄露用户隐私或越权操作？请从算法和系统层面谈谈你的设计。 考察AI Agent安全设计中的隐私保护与权限控制能力第 900 题在长视频理解领域，有哪些关键的研究问题或技术挑战？ 考察对长视频理解领域关键问题和技术挑战的认知深度