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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技术栈
第 401 题请描述你在项目中如何设计Agent的工具（Tool），并说明其是否采用workflow形式。 考察Agent工具设计的结构选择与实现思路第 402 题在什么场景下会用到对比学习？ 考察对对比学习适用场景与核心思想的理解第 403 题请说明如何查看和修改 Linux 系统的网络配置。 考察对 Linux 网络配置基本概念和常用工具的理解第 404 题讲讲基于对比学习的词嵌入方法，比如 SimCSE 这类近期顶会工作。 考察对对比学习在词嵌入领域应用的理解、原理掌握与前沿感知第 405 题请列举长序列建模的常见方法，并说明它们的适用场景和局限性。 考察对长序列建模技术栈的广度与权衡理解第 406 题在医学影像的CT检查中，CT值的物理意义是什么？其常用范围是多少，当某组织的CT值为0时代表什么？ 考察对CT成像原理中组织密度量化指标的理解第 407 题在深度学习中，如何进行多卡并行训练？请介绍常用方法及其适用场景。 考察对数据并行、模型并行等分布式训练策略的理解第 408 题针对ASR识别文本中出现的错别字，你通常如何处理和修正？ 考察对语音识别错误处理的实践方法与技术选型能力第 409 题请描述你负责的一个推荐算法优化案例，从问题定义、数据理解到方案实施和效果评估的完整过程。 考察候选人对推荐系统优化流程的完整性、方法论和效果评估能力第 410 题请介绍几种常见的文本生成解码策略（如贪心搜索、采样方法等），并说明它们各自的优缺点及适用场景。 考察对大模型文本生成解码策略的理解与权衡能力第 411 题请描述Transformer的整体结构及其核心组件。 考察对Transformer架构的掌握程度第 412 题序列化版本号怎么生成 考察对Java序列化机制中serialVersionUID生成方式及作用的理解第 413 题请介绍你的论文，包括研究问题、方法和主要结论。 考察学术研究能力、逻辑表达和问题拆解能力第 414 题这个项目为什么不用强化学习（RL）？ 考察技术选型判断能力与对RL适用边界的理解第 415 题如何通过交叉校验或专家审核来保障标注数据的高质量？ 考察数据质量控制机制的设计和执行能力第 416 题请详细解释ViT（Vision Transformer）的原理。 考察对Vision Transformer架构原理的掌握程度第 417 题为什么要用流式Flink任务而不用MapReduce? 考察对流式处理与批处理差异的理解及技术选型能力第 418 题如何用神经网络实现非整数的开方运算？ 考察神经网络回归建模、数据构造与误差评估能力第 419 题请从宏观角度描述推荐系统的整体流程。 考察对推荐系统整体架构和核心环节的理解第 420 题为什么Decoder Only是目前大模型的主流，有什么考量和优势？ 考察对主流大模型架构选择背后权衡的理解