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 241 题推理加速：vLLM中使用了哪些关键技术（如PagedAttention、KV Cache）来优化推理？ 考察对vLLM推理优化核心技术原理的理解与掌握第 242 题在MoE架构中，为什么通常采用多个专家网络（Mixture of Experts）的设计？ 考察对MoE架构设计动机与优势的理解第 243 题请谈谈你对自然语言处理领域的整体了解，包括主要任务、技术方向以及你熟悉的工具或模型。 考察对NLP知识面的广度、系统性理解及与实际经验的结合第 244 题一句话概括precision、recall、AUC指标和应用场景 考察二分类评估指标的定义、侧重差异及适用场景理解第 245 题请实现一个函数，输入一个整数数组，输出所有三个元素相乘等于某个给定目标值的组合，并去重。 考察数组遍历、组合枚举与去重能力第 246 题如何评估算法效果？ 考察算法评估指标选择、实验设计与结果解读能力第 247 题请介绍你熟悉或使用过的心理学开放场景生成基准 OpenPSG 的技术特点。 考察对 OpenPSG 基准设计理念、数据结构和评估方式的理解第 248 题请分别说明DPO和PPO的原理，以及它们之间的主要区别。 考察对强化学习优化算法DPO与PPO原理的理解和辨析能力第 249 题如何解决MMOE输出特征一样，专家的参数最终会趋于一致的现象？ 考察对MMOE模型原理、专家同质化问题及其缓解方法的理解第 250 题多任务学习相比单任务学习有哪些优势？ 考察对多任务学习核心收益和适用条件的理解第 251 题请写出 TD 误差的更新公式，并解释其含义。 考察 TD 误差的定义与更新表达式第 252 题请描述PSO粒子群优化算法的执行过程，并说明惯性因子w的变化规律及原因。 考察对PSO算法流程和惯性权重调参机制的理解第 253 题给定一个有序数组经左移若干位后得到的新数组，请编写代码找到目标值 target 的下标。 考察二分查找的变体应用与边界条件处理第 254 题请介绍你在项目中如何处理JSON数据格式，并说明在Python中解析和生成JSON的常用方法。 考察对JSON数据格式的理解及Python中json库的使用能力第 255 题梯度消失的原因和解决办法 考察对深度网络梯度消失机理及常用对策的理解第 256 题为什么对大模型进行微调会有效果？ 考察对大模型训练范式、迁移学习原理和微调机制的理解第 257 题请介绍FLUX模型的结构，并说明它在生成模型中的主要优势。 考察对FLUX生成模型架构的理解及相比其他生成模型的核心优势第 258 题请说明Agent的链路是否为pipeline结构？ 考察对Agent内部处理链路结构设计的理解第 259 题请介绍LLaMA模型的核心架构特点与训练方法。 考察对大语言模型架构与训练方法的理解第 260 题请介绍一下你参加汇川杯大赛的情况。 考察项目经历的真实性与技术能力