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 261 题Transformer中的降维操作通常是如何进行的？请结合具体场景说明。 考察对Transformer中降维技术（如维度压缩、池化、投影）的理解与应用。第 262 题Llama的Decoder结构和位置编码相比原始Transformer有哪些改进？ 考察对Llama模型架构细节及其设计意图的理解第 263 题项目细节：你们是怎么把 text 和 image 进行对齐的？介绍一下 alignment 的实现。 考察多模态对齐方案的设计思路、技术细节与实现难点第 264 题做过哪些平台上的模型部署？ 考察模型部署实践经验与平台选择能力第 265 题请解释mini batch和global batch的含义。 考察分布式训练中批次概念的理解第 266 题在大模型训练中，学习率的作用是什么？如何理解？ 考察对学习率本质及训练动态影响的理解第 267 题LLM学习到的表征怎么跟推荐任务对齐？ 考察对LLM与推荐系统结合时表征对齐的理解和方案设计第 268 题请介绍RAG系统中Embedding模型的作用、选型要点和常见优化方法。 考察对RAG中Embedding模型的理解和实际应用能力第 269 题请介绍一下你最近参与的一个项目，包括它的背景、你在其中的角色、你解决的核心技术问题，以及最终成果。 考察项目经历的结构化表达、角色定位、技术深度和结果呈现能力第 270 题请用两分钟做一个自我介绍。 考察自我介绍的结构、重点突出及表达能力第 271 题如何判断两个浮点数是否相等？ 考察浮点数精度问题的理解和实际处理能力第 272 题LangChain 的 memory 默认机制在多用户并发场景下如何做隔离？ 考察对 LangChain 记忆机制的理解和多用户隔离设计能力第 273 题给定一个先严格递增后严格递减的整数数组，请找出其中的最大值。多数情况下使用什么算法，时间复杂度是多少？ 考察对特殊形态数组的二分查找能力与时间复杂度分析第 274 题Pre Norm 与 Post Norm 的区别是什么？ 考察对 Transformer 归一化位置及其对训练稳定性和性能影响的理解第 275 题Multi-Head Attention 现在有一些优化，现在主流的优化都有哪些方向，每个方向下有什么优化方法？ 考察对注意力机制优化的体系化理解与前沿认知第 276 题请简要介绍Transformer的基本结构，并说明它相比传统RNN的优势。 考察对Transformer架构和序列建模演进的理解第 277 题手撕代码：计算两个旋转框的IOU，给定参数格式为box1 = [xmin1, ymin1, xmax1, ymax1, theta1]、box2 = [xmin2, ymin2, xmax2, ymax2, theta2] 考察旋转框IOU计算的算法实现与几何处理能力第 278 题const int、int const 和 int * const 有什么区别？ 考察 C/C++ 中 const 修饰符的语法含义与指针结合规则第 279 题有没有考虑做数据增广，有哪些数据增广的方式？ 考察对数据增广技术体系的理解与实际应用能力第 280 题在项目里，为了保证大模型输出稳定的 JSON 格式，你做了哪些工作？ 考察对 LLM 输出结构化约束的理解、工程实践与鲁棒性处理