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 881 题请解释 Layer Normalization 和 Batch Normalization 的区别，并说明各自的适用场景。 考察对两种归一化技术的原理、差异及适用场景的理解第 882 题请介绍一次你进行模型微调的经历，包括背景、具体做法和效果评估。 考察候选人模型微调实践经验与方法论第 883 题用BERT做分类任务时，输出是怎么处理的？ 考察对BERT分类任务输出层处理方式的理解第 884 题请介绍你参与过的一个AI相关项目，包括项目目标、你的职责和最终成果。 考察AI项目经验、个人贡献与结果复盘能力第 885 题PLE 模型相对 MMoE 在哪些方面做了改进？ 考察对多任务学习模型演进和具体改进点的理解第 886 题请介绍你在论文中采用的主要方法，并说明为什么会选择这种设计而不是其他备选方案。 考察研究方法选择的合理性、权衡思考和表达能力第 887 题请说明PillarNet提取点云特征的具体流程，包括如何将点云转换为Pillar以及后续的特征提取方法。 考察对PillarNet点云特征提取原理的理解第 888 题介绍常用的解码采样策略及其优缺点和适用场景。 考察对文本生成解码采样策略的理解与应用选型能力第 889 题请解释Python装饰器的原理，并给出一个实际使用的例子。 考察对函数式编程中装饰器机制及实际应用的理解第 890 题DIN的原理是什么，它有什么优势？ 考察对深度兴趣网络核心机制及其在推荐场景应用价值的理解第 891 题synchronized 和 AQS 下面的锁，实际开发中怎么选？ 考察并发同步机制的原理理解与应用选型能力第 892 题手撕代码：实现一个LRU缓存。 考察数据结构设计、复杂度控制与边界处理能力第 893 题若引入知识图谱，如何与生成模型结合？ 考察知识图谱与生成模型融合的技术方案与选型第 894 题离线评估指标有哪些？ 考察对常用离线评估指标的分类掌握与适用场景理解第 895 题项目:agentic RL和普通的RL比最大的不同在哪里? 考察对agentic RL与经典强化学习范式差异的理解第 896 题你的论文实验效果如何？实验结果是否支撑你的结论？ 考察候选人的实证意识与对结果的解读能力第 897 题C++结构体和联合体的区别 考察对C++结构体与联合体内存布局、使用方式和语法规则的理解第 898 题请介绍这个项目的背景和它解决的核心问题是什么。 考察业务理解和技术问题定义能力第 899 题请解释Python装饰器（@语法糖）的作用及实现原理。 考察对装饰器概念、作用及实现方式的掌握第 900 题为什么大语言模型的规模越大，通常能力会越强？请从模型架构、训练数据和计算资源等角度解释。 考察对大规模语言模型能力涌现的机制理解