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 821 题请用纯 Python 和 NumPy 实现 Self-Attention 模块的前向计算，给出计算步骤和伪代码。 考察对 Self-Attention 原理和计算的掌握程度，不依赖深度学习框架第 822 题还知道有哪些针对冷启动的方法？ 考察对推荐系统冷启动问题的解决方法掌握程度第 823 题AUC和F1值的区别是什么？ 考察对分类模型评估指标的理解及其适用场景第 824 题请写出Transformer中自注意力的表达式，并解释为什么要除以√dk。 考察对注意力机制数学原理和数值稳定性设计的理解第 825 题RLHF中损失函数如何计算？请重点说明PPO阶段和奖励模型训练阶段的损失计算方式。 考察对RLHF中损失函数细节的掌握第 826 题请介绍一下你的硕士毕业论文研究内容，使用了什么算法，相比已有方法有哪些提升？ 考察候选人对自己研究工作的理解、技术深度和成果总结能力第 827 题请介绍YOLO系列网络的特点和适用场景。 考察对单阶段目标检测算法演进和实时场景适配能力的理解第 828 题请介绍 Vision Transformer（ViT）的结构及其工作原理。 考察对ViT模型结构的理解及其在多模态模型中的应用原理第 829 题介绍你在微调项目中负责的工作，并谈谈大模型微调最重要的是什么？ 考察对微调全流程的参与深度及对微调核心要素的理解第 830 题你辛劳准备一个月的方案被客户全盘否定，但时间只剩一周，你会如何应对？请描述你的第一反应和具体行动。 考察压力下的情绪管理、问题拆解、快速迭代与客户沟通能力第 831 题在C++中，为什么通常将基类的析构函数定义为虚函数？ 考察对虚析构函数作用及多态删除对象时安全性理解第 832 题请介绍RAG（检索增强生成）的完整流程。 考察对RAG核心组件与流程的理解第 833 题请介绍一下迭代最近点（ICP）算法的原理、应用场景以及它的优势和局限性。 考察对ICP算法的原理理解、应用把握与优缺点分析能力第 834 题MCP的通信协议使用的哪些？ 考察对MCP模型上下文协议通信机制的了解第 835 题Linux查找文件最后一百行的命令 考察对Linux文件读取命令的掌握第 836 题请实现一个函数，给定一个不含重复数字的数组，返回其所有可能的全排列。 考察回溯算法与排列生成的基本实现能力第 837 题在 Transformer 模型推理的 Attention 计算中，有哪些显存优化策略？请分别说明其思路和适用场景。 考察对大模型推理显存优化技术的理解深度与工程实践认知第 838 题请说明核函数（Kernel Function）的作用及其在支持向量机中的意义。 考察对核函数作用、原理及在非线性分类场景应用的理解第 839 题请分析Transformer的计算复杂度，并给出核心模块的伪代码。 考察对Transformer自注意力机制计算复杂度的理解及伪代码表达能力第 840 题请解释Transformer的底层原理，以及为什么它能取代RNN。 考察对Transformer架构原理的理解及与RNN的对比分析