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 721 题请讲解 DeepSeek 的 GRPO 算法原理，并分析其在训练强化学习模型时相对 PPO 的改进点及潜在局限。 考察对 GRPO 算法原理、改进动机及实际应用边界的理解第 722 题请用简短的方式介绍你的个人经历和核心能力，并说明它们如何与目标岗位匹配。 考察候选人的自我认知、表达组织能力及人岗匹配度第 723 题数据的难度分层是如何做的，为什么没使用困惑度？ 考察数据难度分层的方法与困惑度指标的适用性理解第 724 题微调有哪些方式？ 考察对不同模型微调方法的掌握与比较第 725 题在C++项目中，你是如何设计传感器消息缓存以应对大量数据的？ 考察大数据量下C++缓存设计、内存管理与性能优化能力第 726 题请结合你的实践经验，谈谈如何利用 AI Coding 工具开发一个 AI Agent 系统？ 考察对 AI Coding 工具链和 AI Agent 架构的整合设计能力，以及从原型到落地的工程化思路第 727 题讨论论文场景复用到外卖供需调度场景的可能性与挑战 考察算法迁移能力、场景差异分析与方案权衡第 728 题在过往项目中，你遇到的最大困难是什么？你是如何解决的？ 考察问题识别、分析定位、解决方案设计与执行复盘能力第 729 题请用几分钟时间做自我介绍，并重点说明最近发表的目标检测论文背景。 考察自我呈现能力与个人研究亮点的结构化表达第 730 题各车企在自动驾驶方案上通常面临类似的研发机会。请谈谈你对当前自动驾驶技术方案演进路径的理解，以及不同整车厂在技术路线选择上的主要差异。 考察候选人对自动驾驶技术方案演进与车厂路线差异的认知深度第 731 题请介绍你曾在模型中使用过的一些小模块（例如注意力机制、残差连接、归一化层等），并分析它们对模型效果的具体影响。 考察对常用网络模块的理解、使用经验与效果分析能力第 732 题SFT 的过程中有没有遇到什么困难？ 考察候选人在大模型微调实践中的问题识别、解决与反思能力第 733 题为什么要在 Function Call 前设置特定技能召回层，这样做会有什么冲突吗？ 考察对任务型大模型系统中技能召回与函数调用流水线的设计理解及潜在冲突分析第 734 题请谈谈你对大语言模型的工作原理、核心能力与主要局限的理解。 考察对大模型技术原理、能力边界和潜在风险的认知深度第 735 题请说明在大模型训练中，给定词元概率后，交叉熵损失是如何计算的？ 考察对大模型训练损失函数交叉熵的计算原理与实现细节的理解第 736 题了解模型蒸馏吗？ 考察对模型蒸馏核心概念、原理与应用的理解深度第 737 题领导小组做事，成员不按照你的方法做，最后没做好怎么办？ 考察团队协作中的沟通、影响力和复盘能力第 738 题请梳理并串联你的完整研究经历。 考察研究经历的连贯性、逻辑组织和成果呈现能力第 739 题GSP 和 VCG 中的效用和社会福利分别代表什么含义？ 考察拍卖理论与机制设计的核心概念理解第 740 题海量向量查找算法有哪些？ 考察对大规模向量检索主流算法及其适用场景的理解