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 521 题为什么需要 PD 分离？ 考察对 MySQL 读写分离架构原理与适用场景的理解第 522 题请介绍NeRF（神经辐射场）的基本原理，并说明其与去噪算法的关系。 考察对NeRF核心概念的理解及噪声处理在渲染流程中的作用第 523 题在多任务训练中，如果任务间收敛不一致，你会采用哪些方法来解决？ 考察多任务学习中任务冲突的处理能力和模型设计经验第 524 题在构建指令微调（SFT）数据集时，高质量的训练样本通常长什么样？哪些类型的困难样本（hard case）值得重点关注？ 考察对指令微调数据构成和困难样本设计的理解第 525 题你对这个岗位有什么期待或者说是想做的事情吗？ 考察求职动机、岗位认知与职业规划匹配度第 526 题请介绍你在训练大语言模型时使用的关键算法和技术，以及你如何评估模型效果？ 考察候选人对大模型训练算法、流程及评估方法的理解与实践经验第 527 题请描述 LeetCode 最大子数组和问题的求解思路。 考察动态规划思想及最大子数组和的求解能力第 528 题请实现买卖股票的最佳时机问题：给定一个数组 prices，其中 prices[i] 表示股票在第 i 天的价格，只能选择某一天买入并在未来某一天卖出，求能获得的最大利润。请说明你的解法和复杂度。 考察动态规划或贪心算法的基础应用与复杂度分析第 529 题请实现一个函数，给定一个整数数组和一个目标值，返回数组中两个数的下标，使得这两个数之和等于目标值。假设每个输入只有一个解，且不能使用同一个元素两次。 考察哈希表优化和基础算法编码能力第 530 题介绍一下AUC的物理含义和计算方法 考察对AUC指标本质的理解和计算能力第 531 题请详细介绍你简历上的一段实习或参与过的项目，包括数据处理流程、模型效果评估方法以及你的心得体会。 考察对项目细节的深入理解、数据处理与模型评估能力，以及复盘总结能力第 532 题CNN怎么感知全局 考察对卷积神经网络感受野与全局感知机制的理解第 533 题给定 n 个房间，每个房间 i 里有一些钥匙，可以打开对应的房间。初始时你身处 0 号房间并持有一把能打开 0 号房间的钥匙，但房间 0 内的钥匙可以取得。请判断你能否进入所有房间。例如 rooms = [[1],[2],[3],[]]，返回 true；rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]，返回 false。 考察图遍历（DFS/BFS）及访问状态记录能力第 534 题请谈谈你如何理解和评价AI IDE这类开发工具对软件研发流程的影响？ 考察候选人对AI开发工具的技术认知、应用场景理解及风险判断能力第 535 题是否有成熟的评价体系衡量召回质量？ 考察对召回评估指标与体系的理解及实际应用能力第 536 题请说明你项目中数据集的配比是如何确定的？ 考察数据配比策略、质量平衡与训练效果评估第 537 题当检索器和重排序器的得分过于接近且不可靠时，你会如何解决？ 考察对检索与重排序模型评分可靠性的理解和工程化处理能力第 538 题请实现一个函数，判断给定字符串中的括号是否正确匹配，并考虑嵌套情况。 考察栈数据结构的应用与边界情况处理第 539 题针对你介绍的某个项目，请详细说明它和当前SOTA方法相比有哪些优势和不足。 考察技术判断力、对比分析能力和对前沿方法的了解第 540 题请说明 KV Cache 在 LLM 推理中的优化方法，并分析各自的适用场景与权衡。 考察对大模型推理优化技术（KV Cache）的原理理解与方案权衡能力