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 361 题针对数据输入输出格式，为保证大模型输出稳定 JSON 格式，采取了哪些措施？ 考察对结构化输出稳定性控制手段的理解与实践第 362 题请描述你对大模型做过哪些剪枝或量化优化，并说明最终线上采用的方案及原因。 考察对大模型压缩技术的理解和实际选型能力第 363 题如何处理Reward Hacking? 考察对强化学习中奖励设计风险和应对策略的理解第 364 题请分享一次你部署机器学习模型的完整经验，包括部署方式和遇到的问题。 考察模型部署流程掌握程度、问题排查能力和工具运用第 365 题在完成网站开发的小组作业过程中，你遇到了哪些主要问题？又是如何解决的？ 考察问题识别能力、问题解决能力和团队协作复盘能力第 366 题请介绍你最近一个项目中遇到的最主要的技术问题，以及你是如何定位和解决的。 考察问题定位、分析思路与解决能力第 367 题请介绍你第一个项目中负责的主要模块，并说明其中遇到的主要困难及解决过程。 考察项目职责、问题识别与解决能力第 368 题训练过程中 loss 曲线突然上升一定代表模型变坏吗？ 考察对 loss 波动原因的理解与判断能力第 369 题请分享一次你在工作中遇到技术难题时，你是如何定位原因并找到解决方案的？ 考察问题排查思路、方法论与复盘能力第 370 题在GRPO训练中，KL散度控制得怎么样？ 考察对GRPO中KL散度约束机制的理解与实际调优经验第 371 题训练时loss暴增可能是什么原因，如何解决？ 考察对深度学习训练稳定性问题的诊断与排查能力第 372 题在机器学习模型训练中，如何判断模型出现过拟合或欠拟合？针对这两种情况，分别有哪些常用的解决方式？ 考察对过拟合与欠拟合的识别能力及相应的模型调优策略第 373 题请解释LoRA的原理，微调哪些层以及矩阵如何初始化，为什么不能都初始化为0？ 考察对LoRA低秩适配机制、参数冻结策略和初始化方法及反向传播的理解第 374 题在你的项目中，数据传输可能因哪些因素而不稳定？你是如何设计或优化来保证其稳定性的？ 考察对数据传输稳定性问题识别与解决方案的设计能力第 375 题训练深度学习模型时爆显存（OOM）怎么办？ 考察对深度学习显存占用机制和工程调优手段的理解第 376 题请介绍PPO算法的核心细节，以及你在实际调参中的经验。 考察对PPO算法机制的理解与实际调参的实践能力第 377 题在深度网络训练中，梯度爆炸和梯度消失有哪些常用解决方案？ 考察对数值稳定与优化策略的系统理解第 378 题针对包含课程表的复杂查询，常见的SQL性能优化手段有哪些？ 考察SQL查询优化与索引应用能力第 379 题训练过程如何做模型监控？ 考察对训练过程监控指标、方法及异常处理的理解第 380 题如果 OCR 提取结果错误，会影响问答准确率吗？你如何降低影响？ 考察对OCR错误在RAG/问答链路中影响的判断与降噪策略