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 581 题你在Agent框架选型时，主要考虑哪些维度？具体如何做决策？ 考察技术选型的方法论和决策逻辑第 582 题在设计 DeepResearch 系统时，你会设置哪些主要的子 Agent？各自负责什么？ 考察对子任务拆分合理性与完整性的思考第 583 题请解释Llama3中注意力机制的实现细节，包括其网络结构和关键创新点。 考察对Llama3注意力机制原理与实现的理解深度第 584 题具身智能和大模型之间的关系是什么？如何实现具身智能？ 考察对具身智能与大模型关系的理解及实现路径第 585 题将算法模型封装成移动端SDK时，可能遇到哪些典型问题？你会如何排查和解决？ 考察移动端算法工程化的落地能力、问题定位思路与系统性解决方案第 586 题L1 正则和 L2 正则的主要区别是什么？ 考察对 L1 与 L2 正则本质差异的理解第 587 题MAP(最大后验概率)和似然函数有什么关系? 考察贝叶斯推断中先验、似然与后验的基本关系第 588 题如何看待AI对程序员的冲击？如果被AI取代，你会不会有挫败感？ 考察对AI影响的理解、职业定位与心理韧性第 589 题FM（因子分解机）的原理和优点是什么？ 考察对因子分解机模型机制及其优势的理解第 590 题请写出 PPO 算法的核心目标函数，并解释其关键设计。 考察对 PPO 目标函数及裁剪机制的掌握程度第 591 题请介绍Qwen2.5模型架构中的GQA、Decoder-only、RMSNorm和动态位置编码等特性，并说明它们的作用。 考察对大模型架构关键组件的理解及其设计动机第 592 题请介绍 Qwen2.5-VL 与普通 Transformer 在结构上的主要差异，并说明这些设计选择的目的。 考察多模态大模型的架构理解及设计权衡分析第 593 题讲讲transformers架构 考察对Transformer核心机制的理解与讲解能力第 594 题如果用户连续追问“为什么选这家酒店？”，Agent如何回溯决策链并给出可解释理由？ 考察Agent决策可解释性、上下文追踪与回溯推理能力第 595 题XGBoost 怎么对特征重要性排序？ 考察对 XGBoost 特征重要性计算机制的理解第 596 题请解释oCPC出价策略的数学模型 考察对oCPC竞价机制和出价公式的理解第 597 题请介绍一个你参与过的学校项目，并说明你在其中的角色和收获。 考察项目经历的真实性、个人贡献和复盘能力第 598 题讲讲Softmax是干啥的 考察对Softmax函数作用、数学形式及应用场景的理解第 599 题二分类任务通常使用什么损失函数？请写出 PyTorch 中 BCE 损失函数的代码。 考察二分类损失函数的选择与代码实现第 600 题BatchNorm 和 LayerNorm 的区别及适用场景是什么？ 考察对两种归一化机制原理差异和应用场景的理解