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
筛选题目
考察点
技术栈
第 481 题对比学习中的 batch size 是大一些好还是小一些好？ 考察对比学习损失函数对 batch size 的敏感性及正负样本构造原理第 482 题请用层序遍历（BFS）实现二叉树的按层输出，并在本地开发环境中构造测试用例验证结果。 考察二叉树层序遍历的编码实现、测试用例构造与输出验证能力第 483 题请介绍你对 DPO（直接偏好优化）的理解，它与 RLHF 相比有哪些主要区别？ 考察对 DPO 算法原理及其与 RLHF 的关系的理解第 484 题请说明MMoE和PLE这两种多任务学习模型的主要区别。 考察对多任务学习模型演进和设计思想的理解第 485 题如何设计一个问答系统，并推荐其他相关的问题？ 考察问答系统架构设计及问题推荐机制的建模能力第 486 题请介绍你的一段实习经历，包括主要工作内容和你的贡献。 考察实习经历的真实性、职责边界与量化成果第 487 题LightGBM精排环节的特征提取了什么，如何评估特征重要性？ 考察对LightGBM特征工程与特征重要性评估方法的理解第 488 题如果要做电商Agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？ 考察多模态信息选择与电商场景结合的设计能力第 489 题如果一个数组中除一个元素外，其他元素都出现三次，如何找出这个只出现一次的元素？ 考察位运算设计与状态机思维，处理非二进制的次数问题第 490 题在 WebServer 相关的场景下，epoll 有什么优势？为什么要使用它？ 考察对 epoll 机制的理解及其在高并发 I/O 场景下的适用性第 491 题请解释单目初始化（monocular initialization）在视觉SLAM中的作用及其关键技术点。 考察对视觉SLAM中单目初始化原理和关键步骤的理解第 492 题LoRA相比于其他的微调方式有哪些优点和缺点？ 考察对参数高效微调技术的理解深度及对比分析能力第 493 题在用户分层任务中，如何确保分层结果的准确性？如果使用大模型进行分层，为什么没有尝试更大的模型？ 考察对机器学习模型评估、误差分析及模型规模权衡的理解第 494 题相比 DeepSeek，Qwen 在模型结构上有哪些主要区别？ 考察对国产开源模型架构差异的理解第 495 题在处理爬虫时，你是否遇到过登录验证码或APP相关的反爬策略？请说明具体场景和应对方式。 考察对登录验证码、APP抓取等高级反爬场景的应对能力第 496 题请解释 MobileNet 中深度可分离卷积的原理及其意义。 考察对轻量化网络设计的理解第 497 题你在LoRA微调中具体做了哪些工作？ 考察对参数高效微调方法的理解、实操细节和工程落地能力第 498 题如何对一个实际问题进行马尔科夫决策过程的建模？ 考察对MDP五元组、状态转移、奖励设计及策略求解的理解与应用能力第 499 题请介绍你对因果推理的理解，并举例说明它在实际工作中的应用场景。 考察候选人对因果推理概念的理解及其工程应用能力第 500 题你是通过什么途径了解我们企业的？ 考察求职动机、信息搜集能力与对企业的真实认知