人工智能面试题（2026 最新）
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 更新 2026-08-05
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第 221 题请描述多任务网络的整体架构设计思路，以及任务间信息共享与冲突处理的方法。 考察多任务学习架构设计的核心思想与任务关系处理第 222 题实习期间主要做了哪些工作？ 考察候选人实习经历的实际内容、职责边界与产出第 223 题请介绍一段你最有收获或最有代表性的经历，并说明你在其中的具体贡献。 考察自我认知、结构化表达和真实经历复盘第 224 题Qwen2.5-VL 中的 Transformer 结构与普通 Transformer 结构有哪些不同？ 考察对现代 LLM 架构演进及视觉语言模型适配机制的理解第 225 题半年实习怎么能做这么多的项目，哪些是主导的？ 考察候选人项目真实性、职责边界与主导能力第 226 题请介绍MMoE（多门控专家混合）模型的原理，并说明它在你的项目中是如何应用的？ 考察对MMoE原理的理解及其实际应用能力第 227 题在构建多模态模型时，你为什么会选择 CLIP 作为视觉-语言对齐的基础？请说明其设计动机和关键优势。 考察对 CLIP 架构设计理念及其在多模态任务中应用优势的理解第 228 题请实现一个函数，将给定的字符串中的空格移除，并说明你的实现思路。 考察基础编程能力与对字符串操作的掌握第 229 题请实现一个函数，输入一个字符数组 list[char]，原地删除多余空格：删除首尾空格，且每个单词之间只保留一个空格，要求空间复杂度为 O(1)，并将结果写回原数组。 考察原地数组操作、双指针技巧和边界情况处理第 230 题请介绍CLIP模型的原理、训练方式及其典型应用。 考察对CLIP模型架构、对比学习训练范式与应用场景的理解第 231 题交叉熵和KL散度的公式是什么？ 考察对信息论中交叉熵与KL散度定义及关系的理解第 232 题请解释Transformer的注意力机制的原理，并说明其在模型中的作用。 考察对Transformer核心机制的理解深度及表达能力第 233 题Agent和Chatbot的区别 考察对AI产品形态的认知、技术边界和应用场景理解第 234 题在 Transformer 的缩放点积注意力中，为什么 Q 和 K 的点积要除以根号下 d_k，能不能用其他数值？请从数学原理上解释。 考察对注意力机制数学原理的理解，特别是方差分析与缩放因子的作用第 235 题请讲一下负载均衡的概念，并说明如何解决负载均衡问题。 考察对负载均衡核心概念的理解及实际应用与优化能力第 236 题为什么大模型会有效？请结合 ChatGPT 相关内容说明。 考察对大规模语言模型原理、能力来源与局限性的理解第 237 题与其他同类产品相比，你认为饿了么的优势和劣势分别是什么？ 考察竞争分析能力与行业认知第 238 题请解释你对面向对象中多态的理解。 考察面向对象多态的核心概念、实现方式与适用场景第 239 题请介绍你的C++技术水平，包括实际运用和独立完成的项目。 考察C++技术能力与实际项目经验第 240 题请手写实现多头注意力的核心计算过程。 考察对自注意力机制、多头拆分与拼接的编码实现能力