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 301 题请解释 LoRA（低秩适配）微调的核心原理。 考察对 LoRA 原理的理解及其在深度学习微调中的应用第 302 题平时是否使用 vibe coding？对此有什么看法？ 考察对 AI 辅助编程工具的使用态度、应用场景判断与工程实践认知第 303 题请详细讲解你的虚拟试衣和人体姿态驱动生成项目，重点说明你在其中承担的核心工作与算法贡献。 考察候选人能否清晰概括复杂技术项目中的个人职责与核心技术点第 304 题请谈谈你对数据清洗的理解，以及你在项目中是如何开展数据清洗的？ 考察对数据清洗概念的理解及实际应用能力第 305 题在进行多标签文本分类时，如何选择合适的大模型，并设计损失函数？ 考察多标签分类任务下的模型选型与损失函数设计能力第 306 题请谈谈你对C++和Python的熟悉程度及各自的应用场景。 考察候选人对两种语言的理解深度与适用场景的判断第 307 题在什么情况下，copy 操作会表现为深拷贝？ 考察对 Python 中 copy 模块深拷贝触发条件的理解第 308 题请介绍你做这个项目的背景和动机。 考察项目背景理解、动机真实性与个人角色定位第 309 题请介绍BERT系列模型的训练流程，并说明常见变体（如RoBERTa、ALBERT、DistilBERT）的主要改进。 考察对BERT预训练与微调流程的理解及对常见变体的知识广度第 310 题请简要介绍 DeepSpeed 及其主要功能。 考察对分布式训练框架 DeepSpeed 的理解和表述能力第 311 题在概率机器学习模型中，使用拉普拉斯分布和高斯分布设计损失函数有什么区别？请说明各自的假设、数学形式及适用场景。 考察对概率分布假设与损失函数关联的理解第 312 题大模型能力不足在数据层面通常由哪些问题导致？ 考察对训练数据质量与模型能力关系的基本理解第 313 题GPT和LLaMA在模型结构上有什么区别？ 考察对主流Transformer解码器结构差异的理解深度第 314 题请实现最长公共子序列（LCS）的动态规划解法。 考察动态规划建模与编码实现能力第 315 题LoRA是怎么用的？ 考察对LoRA核心机制、应用方式和参数配置的理解第 316 题请介绍你过往项目中端到端（end-to-end）相关的经历，以及你在具体项目中的参与内容和职责。 考察项目经历的真实性、端到端理解深度及个人贡献的清晰度第 317 题请说明Transformer的整体模型结构及其关键组件。 考察对Transformer架构核心组成与设计原理的理解第 318 题请详细介绍你的一项结合人工智能与故障检测的科研工作，包括背景、技术路线、你的贡献和结果。 考察科研项目整体推进能力、技术深度与个人贡献第 319 题请举例说明你在编程中遇到过的最具挑战性的问题，以及你是如何解决的。 考察问题定位、技术攻坚与复盘能力第 320 题请实现一个函数，合并 k 个升序链表，返回合并后的升序链表。请说明你的解题思路与复杂度。 考察链表操作、分治或堆的算法设计以及复杂度分析