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 381 题将模型从 SenseVoice Small 迁移到 Large 版本有哪些考量？ 考察对模型规模升级的工程权衡与部署影响评估第 382 题解释逻辑回归为什么不能自动进行特征交叉 考察对逻辑回归线性假设和特征工程的理解第 383 题请介绍 Java 反射机制的核心原理及其典型应用场景。 考察对反射机制的理解深度、掌握程度及实际应用能力第 384 题请解释 Java 中 static 关键字的作用，并举例说明其应用场景。 考察对 Java static 关键字的理解及其在编程中的典型应用第 385 题请介绍优化器 Adam 和 AdamW，并说明相较 SGD 有哪些改进？ 考察对主流优化器原理、演进及适用场景的理解第 386 题给定字符串 S 和 T，请找出 S 中涵盖 T 所有字符的最小子串，并说明算法的时间复杂度。 考察滑动窗口解决最小覆盖子串问题第 387 题请说明机器学习模型在训练前和训练后的主要区别，并举一个具体例子说明。 考察对模型训练过程及其前后状态差异的理解第 388 题在利用已有深度先验辅助单目估计时，你会关注哪些细节来保证最终深度图的准确性和鲁棒性？ 考察对深度估计工程化细节的把控第 389 题求x的立方根 考察数值计算、算法设计与精度控制能力第 390 题请解释Qt中的信号与槽机制，并说明其工作原理。 考察信号槽机制的原理、线程安全及实际应用第 391 题请编写代码统计二维网格中岛屿的数量（LeetCode 200），并说明解法。 考察图遍历（DFS/BFS）或并查集的实现与复杂度第 392 题请解释注意力机制的核心思想，并说明在序列建模中如何计算注意力权重。 考察对注意力机制原理的理解及其计算流程第 393 题请谈谈你对图像分割模型的理解，包括常见方法和应用场景。 考察对图像分割领域的知识广度、方法理解及落地应用能力第 394 题请介绍Transformer的整体架构及其核心组件。 考察对Transformer基础架构和核心机制的理解第 395 题请解释正向反馈和反向反馈的含义，并说明它们在团队协作中的价值。 考察对反馈机制概念的理解及应用意识第 396 题Vision Transformer (ViT) 和 CNN 在图像特征提取上的优劣对比? 考察对ViT与CNN架构特性、适用场景和权衡的理解第 397 题你如何看待算法工程师这一岗位，它需要具备哪些核心能力和看待问题的视角？ 考察求职者对算法工程师岗位的理解、核心能力认知及职业定位第 398 题为什么GRPO在训练MOE时会出问题？原因是啥，怎么改进策略？ 考察对GRPO算法在MoE架构下的失效机制理解及改进能力第 399 题BERT 预训练任务中的 Next Sentence Prediction 和 Masked Language Model 分别解决什么问题？ 考察对 BERT 预训练目标原理及各自作用的理解第 400 题如何实现大模型相关技术的产业落地？ 考察对大模型实际落地路径、场景选择与工程挑战的理解