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 61 题讲解Transformer结构时，通常使用哪些深度学习训练框架？ 考察对Transformer实现与主流深度学习框架的熟悉程度第 62 题命令模式和策略模式的区别是什么？ 考察对两种设计模式意图、结构与适用场景的辨析能力第 63 题请实现链表按 K 个一组翻转的算法，并说明边界处理。 考察链表操作与边界条件处理能力第 64 题请说明强化学习中 Q 学习的五个核心要素，并结合你在项目中的应用加以阐述。 考察对 Q 学习五要素的理解及项目落地能力第 65 题请解释 CUDA 中的 blockDim 和 blockIdx 的含义与作用。 考察对 CUDA 线程层次结构中内置变量的理解第 66 题请描述你在大模型应用项目中数据构建和向量库构建的方式。 考察数据预处理、向量化与向量库选型的工程实践能力第 67 题请介绍你论文中成像结果的评价指标，并解释为什么选择这些指标。 考察对实验结果评估的严谨性和指标选择的理解第 68 题Reranker部分如何微调的？为什么训练基本是 pointwise 0/1/2，测试集是 listwise？ 考察对排序模型训练与评估范式差异的理解及其原因第 69 题检索召回时，你会如何对复杂的用户查询做子问题分解？请结合案例说明。 考察查询理解与复杂问题拆解的方法论和实践第 70 题对于多模态大模型有哪些了解？ 考察对多模态大模型概念、技术架构和应用场景的整体认知第 71 题给定一个查询点，在一组无数组点中找到距离它最近的点，你会如何实现？ 考察空间最近邻查询的算法思维、复杂度分析与实际工程选择第 72 题在进行继续预训练后，模型的通用能力通常会发生哪些变化？请结合原理说明。 考察对继续预训练影响模型通用能力的机制与权衡的理解第 73 题如何评测RAG系统的准确率？ 考察生成式检索增强系统的评测指标与评测方法论第 74 题请介绍大模型监督微调（SFT）的流程，并说明SFT数据的构建方式以及SFT阶段的损失函数。 考察对SFT流程、数据构建及损失函数的理解第 75 题说一下RQ-VAE怎么得到的码本id 考察对残差量化向量自编码器码本索引生成原理的理解第 76 题请比较 Stable Diffusion 和 Flux 的区别，并分别说明两者的加噪公式。 考察对主流扩散模型架构差异及前向加噪过程的理解第 77 题请设计一个Top-K频繁查询的数据结构与算法，要求使用堆和哈希表。 考察堆与哈希表结合实现Top-K统计的能力第 78 题请实现一个单词查找功能，要求支持给定单词的精确匹配与前缀匹配，并分析时间复杂度。 考察字典树（Trie）构建与查询的编码实现能力第 79 题力扣:搜索旋转排序数组 考察二分查找在旋转排序数组中的应用与边界处理第 80 题请解释Transformer中的位置编码及其作用。 考察对Transformer位置编码原理和作用的理解