人工智能面试题 · 问题排查
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 590 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题排查
考察点
技术栈
第 301 题在 Linux 中如何保持终端窗口常亮（防止会话超时断开）？ 考察会话超时问题的处理能力及终端配置方法第 302 题训练时遇到过loss震荡吗？怎么定位是数据问题还是模型问题？ 考察训练问题定位的能力，尤其是区分数据与模型因素的系统方法第 303 题请描述调试Agent框架与大模型Function calling交互问题的流程。 考察系统化排查与定位Agent交互问题的能力第 304 题商品换背景时，如何解决商品与背景边缘的融合问题？例如将商品放在红绿灯场景中，固定红绿灯时生成图整体画面不和谐，你会如何解决？ 考察图像处理与生成模型中的边缘融合、光影一致性和场景协调能力第 305 题你在RAG的实现中具体怎么做的？ 考察RAG系统实现细节与工程化思考第 306 题神经网络训练参数初始化方式有哪些，分别会有什么问题？ 考察对常见权重初始化方法及其影响模型收敛效果的原理性理解第 307 题梯度消失、梯度爆炸现象出现的原因是什么？该如何解决？ 考察对深层网络训练中梯度问题的原理理解和解决方案掌握第 308 题多层堆叠时如何避免梯度消失和梯度爆炸 考察对深层网络训练中梯度不稳定问题的理解及其常见缓解手段第 309 题梯度爆炸和梯度消失是为什么，如何排查，如何解决？ 考察对深层网络训练中梯度问题的机理理解、排查方法和解决策略第 310 题如何查看系统中所有监听中的 TCP 和 UDP 端口及其占用情况？ 考察对网络端口查看命令的理解与参数含义第 311 题你在训练机器学习模型时，如何系统性检查并发现训练数据中存在的问题？请说明具体的检查方法。 考察数据处理与质量检查的系统性和方法意识第 312 题在数据标注过程中，如何解决标注准确度和数据多样性不足的问题？ 考察对数据质量与数据分布管理的理解及工程实践第 313 题请说明数据库引擎是如何实现事务隔离级别的（例如加锁或 MVCC 机制）。 考察对隔离级别底层实现机制的理解，尤其是具体数据库的实现第 314 题内存泄漏怎么排查？ 考察对内存泄漏定位方法、工具使用和排查思路的掌握第 315 题请介绍一个你负责的项目从开发到上线的过程，包括上线阶段遇到的具体问题和你的解决方式。 考察项目上线推进、问题排查与解决能力第 316 题当线上程序崩溃时，你会如何定位并排查问题？请描述你的排查思路和常用工具。 考察问题排查的系统性、关键工具使用和实际解决能力第 317 题在指令集构建过程中，你遇到过哪些技术难点，是如何解决的？ 考察候选人指令集构建的技术难点识别与解决方案能力第 318 题请介绍你是如何对机器学习模型进行效果检测的？ 考察模型评估、验证方法和问题诊断能力第 319 题LoRA 微调后模型效果不佳，你一般会从哪些方面排查和优化？ 考察对 LoRA 微调问题的系统性排查与调优能力第 320 题你是否有尝试过训练大语言模型？即使是小规模的实验也可以。 考察候选人对大模型训练的实际动手经验与理解深度