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 461 题不同设备模块比如交换机、服务器，它们的字段特征都不一样，那你怎么做统一化训练？ 考察面对异构数据时特征统一与模型训练方案的设计能力第 462 题除了Transformer，你还了解哪些深度学习模型或结构？ 考察对深度学习模型谱系的广度与理解深度第 463 题如果你有一个可以微调的大模型，有一个 prompt 模板，但发现效果不好。你会怎么考虑这个问题？ 考察对模型微调与提示词工程的系统排查与改进思路第 464 题如果服务器CPU突然被打满，你会如何排查定位问题？ 考察系统问题排查方法论、工具使用和分层定位能力第 465 题你了解哪些激活函数？ 考察对常见神经网络激活函数的原理、特性与适用场景的掌握程度第 466 题在 GraphRAG 项目中，哪些模块是你独立负责的？请具体介绍你在其中的职责。 考察个人贡献范围、技术深度与项目复盘能力第 467 题大模型训练中，学习率一般设置为多少？ 考察对常用学习率范围及选择依据的了解第 468 题你在项目中如何使用 LangChain 框架？请具体说明其组件和调用流程。 考察对 LangChain 核心概念和实际应用的掌握第 469 题你简历里写的订餐助手,具体怎么理解用户说的"附近好吃的"? 考察对模糊用户意图的解析和项目技术细节的掌握第 470 题对LLM4Rec的后续迭代方向有什么见解？ 考察对推荐系统与大型语言模型结合的前沿理解及技术规划能力第 471 题Coding：搜索旋转排序数组 2，要求用一次二分实现。 考察二分查找变体的边界处理与去重逻辑第 472 题请说明在哪些场景下会选择使用 LoRA 或 PEFT 技术，以及选择它们的理由。 考察对参数高效微调技术适用场景的理解与选型判断第 473 题请谈谈你对Qwen3系列模型中embedding模型和Reranker模型的了解。 考察对具体模型产品线及检索增强组件的认知深度第 474 题请实现最长公共子序列的算法，并分析其时间与空间复杂度。 考察动态规划算法的理解、实现能力与复杂度分析第 475 题讲一次学习新技能或工具的过程，你是如何组织和管理这次学习的？ 考察学习方法、知识管理及持续改进能力第 476 题在[你的项目]中，你通常扮演什么角色？请结合具体经历说明原因。 考察自我认知、角色定位与团队协作意识第 477 题MOE(混合专家模型)和传统Transformer的核心区别是什么? 考察对MoE架构及其与标准Transformer差异的理解第 478 题请介绍畸变校正算法和图像配准算法的基本原理，并说明它们各自解决什么问题。 考察对图像处理基础算法的理解和应用场景区分第 479 题请解释 Transformer 中各主要子层的功能，并分析如果去掉前馈网络（FFN）层会对模型产生什么影响。 考察对 Transformer 结构各组件功能的准确理解，以及对组件作用机理的深入分析第 480 题请谈谈在微服务架构中如何实现服务容错，以及 Docker 和 Kubernetes 在其中的作用。 考察对微服务容错机制的理解及容器化、编排工具的应用