人工智能面试题 · 系统设计 · LLM
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 49 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计 · LLM
考察点
技术栈
第 21 题请介绍你负责的一个多模态大模型自动标注项目，重点说明其中模型架构的设计思路以及 Sam 与 LLM 的协作方式。 考察多模态标注项目架构设计、模型分工与协作理解第 22 题对于大模型落地某个具体任务，优化有哪些方向？ 考察大模型落地任务时的综合优化思路与系统性第 23 题现在的大模型如何应用到搜索检索层面？ 考察大模型在搜索检索中的技术应用与系统设计思路第 24 题如何设计一个200B参数大模型的16卡分布式训练方案？ 考察大规模模型分布式训练的资源评估与并行策略设计第 25 题大模型智能体是怎么工作的，包含哪些核心组件？ 考察对大模型智能体架构、工作流程和关键组件的理解第 26 题开放性问题：LLM在汽车上可以有哪些落地场景？ 考察对LLM能力边界及汽车行业场景的理解与发散第 27 题你认为当前大模型的能力上限主要受哪些因素限制？未来可能的突破方向在哪里？ 考察对大模型技术边界、局限性与发展方向的系统性理解第 28 题请介绍大语言模型的预训练、后训练和推理三个阶段的主要流程及各自的目标。 考察对大模型训练推理全流程的理解与阶段划分能力第 29 题在大规模推荐系统中，大语言模型（LLM）可以在哪些环节发挥价值？请结合实际场景说明设计思路和潜在挑战。 考察对大模型与推荐系统结合点、设计思路及落地挑战的理解第 30 题如何确保大模型输出内容的一致性？ 考察对大模型输出不稳定性来源的理解以及系统层面的一致性保障手段第 31 题大模型智能体(Agent)的工作原理和组成部分 考察对大模型智能体架构、核心组件及其协作机制的理解第 32 题请介绍大模型与推荐系统结合的最新研究成果或业界实践。 考察对大模型在推荐系统中应用的前沿进展与理解深度第 33 题请谈谈开放性问题推荐与大语言模型技术结合的设计思路。 考察将大模型应用于推荐系统场景的架构设计与权衡能力第 34 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第 35 题请介绍一个你参与的 RAG（检索增强生成）项目，包括系统架构、关键模块和主要挑战。 考察对 RAG 完整链路（检索、重排、生成）的理解与项目落地能力第 36 题请介绍BabyAGI的核心机制，以及Agent设计框架中的关键组成部分。 考察对Agent自主任务分解与执行框架的理解第 37 题在大语言模型应用中，如何减少或避免幻觉现象？ 考察对幻觉成因和缓解方法的理解第 38 题如何缓解大模型幻觉？ 考察对幻觉抑制方案的系统性掌握第 39 题假设强化学习结合大模型，如何解决动作空间维度大的问题？ 考察结合大模型进行强化学习时对高维动作空间的建模与降维策略第 40 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