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 921 题Reranker模型如何构造数据微调？ 考察Reranker训练数据构造方法与微调设计能力第 922 题数据集是怎么构建的？规模有多大？有没有做过质量评估？ 考察数据处理、规模意识与质量保障能力第 923 题请详细解释LoRA的原理、初始化方式及其原因，并与全参数微调（SFT）进行对比。 考察对LoRA核心机制、初始化策略和与全参数微调差异的理解第 924 题请介绍YOLOv5的基本原理、网络结构和主要改进点。 考察对YOLOv5目标检测模型的掌握程度，包括技术原理、架构设计和实际应用第 925 题请介绍Word2Vec和LSTM这类传统NLP模型的基本原理与适用场景。 考察对传统NLP模型原理的理解及适用场景判断第 926 题大模型微调，除了 LoRA 之外还有哪些可能的技术实现方式？ 考察对大模型参数高效微调与全量微调技术体系的掌握第 927 题请谈谈你对深度学习方法的了解和应用经验。 考察深度学习基础概念、实际应用与个人实践第 928 题请介绍一次你调参的具体过程：你调整了哪些超参数、基于什么判断调整，以及每次调整的理由和效果如何？ 考察超参数调整的系统性、理论依据和实验验证能力第 929 题JVM堆区有哪些详细的划分？ 考察JVM堆内存的细分子区域及对象分配与晋升机制第 930 题对 GRPO 的后续优化算法是否了解？进一步的改进方向有哪些？ 考察对大模型强化学习算法演进的理解与洞察第 931 题Python中深拷贝和浅拷贝有什么区别？ 考察对对象复制层级、可变性与内存共享的理解第 932 题请结合宝洁八大问的思路，复盘你在[你的项目]中最具代表性的一个项目，重点说明你在其中的角色、关键决策和最终结果。 考察候选人结构化复盘项目的能力，并检验其是否能将宝洁八大问的框架灵活应用于实际经历第 933 题请谈谈你对大模型技术发展现状与核心挑战的理解。 考察对大模型技术原理、应用趋势及局限性的认知深度第 934 题请详细谈谈你在项目中围绕动态避障做了什么，重点关注哪些技术点？ 考察动态避障领域的专业技术深度与决策能力第 935 题BatchNorm 和 LayerNorm 的区别是什么？ 考察对两种归一化方法原理、适用场景和差异的理解第 936 题请介绍Transformer的架构组成和工作原理，并说明它与传统RNN/LSTM相比的主要优势。 考察对Transformer核心机制的理解及其相对循环模型的优势第 937 题在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中,知识图谱的更新机制通常如何设计? 考察知识图谱更新机制的整体设计与数据一致性第 938 题在 Transformer 架构中，MOE（混合专家模型）一般加在哪些位置？ 考察对 MOE 组件在 Transformer 中部署位置的理解第 939 题粗排阶段是必要的吗？ 考察对推荐系统整体链路和阶段间衔接的理解第 940 题你看过下述论文和理论吗？如果有，请介绍其中一篇的核心思想。 考察学术阅读广度与理论理解深度