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 941 题做Agent的开发范式有哪些？ 考察对Agent开发范式（如ReAct、Plan-and-Execute等）的熟悉程度与选型能力第 942 题mem0 框架的核心本质是什么？ 考察对 mem0 框架设计原理和实现机制的深入理解第 943 题你都读过哪些关于多模态的技术报告？ 考察候选人对多模态领域前沿技术的关注广度与理解深度第 944 题请介绍本硕期间的一个最具挑战性的项目，并说明你如何解决其中的技术难题。 考察项目经历的真实性、技术深度和问题解决能力第 945 题请介绍1-2个多模态大模型。 考察对多模态大模型领域的技术认知与知识广度第 946 题在RAG系统中，如何选择嵌入模型及索引方法？ 考察嵌入模型与向量索引选型的考量第 947 题RAG（检索增强生成）相比纯大模型生成有哪些好处？ 考察对RAG架构优势与适用场景的理解第 948 题在模型训练中，应如何根据场景在 bf16 和 float16 之间做出选择？ 考察对训练稳定性、精度需求和硬件支持的权衡能力第 949 题你在过往的工作中有哪些创新点？ 考察候选人在工作中的创新意识与实际创新成果第 950 题最新的YOLO算法有了解吗？ 考察对目标检测领域前沿算法演进和关键特性的掌握程度第 951 题在长序列建模中，模型的输出结果通常如何被后续模块进一步建模或利用？ 考察对长序列模型输出后续处理的理解（如解码、聚合、任务适配）第 952 题在模型选型时如何选择基座，并如何筛选基座规模？ 考察大模型基座选择与规模评估的决策能力第 953 题为什么要用 LoRA 微调 1.7B 规模的模型，而不是全参微调？ 考察对参数高效微调动机与全参微调权衡的理解第 954 题请解释 LSTM 相比 RNN 的主要改进是什么？ 考察对循环神经网络结构演化的理解，重点在梯度消失与长程依赖第 955 题如何看待当前LLM和Agent的发展趋势？ 考察对行业趋势、技术演进的判断与个人见解第 956 题请介绍你在实习中如何实现推理加速？ 考察实习中推理加速的实践方法与效果第 957 题粗排和精排之间有哪些信息交互？ 考察推荐系统排序链路中粗排与精排的衔接设计与信息流通第 958 题请介绍你实习项目中的完整Pipeline，包括模型框架的选择、训练和推理的关键细节，以及你开展的相关实验和最终的业务产出。 考察候选人对其实习项目中模型框架、训练推理细节、实验设计及业务价值的理解与复盘能力第 959 题你如何处理用户意图识别问题？如何评估和提升其准确率？ 考察对NLP意图识别流程的理解、评估方法和优化策略第 960 题请解释一下什么是自动特征交叉，并说明它在机器学习建模中的作用。 考察对自动特征交叉概念的理解及其在特征工程和模型性能提升中的应用