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 81 题请解释MLA（Multi-head Latent Attention）与MHA（Multi-Head Attention）的差别和各自的优势。 考察对注意力机制变体的理解深度和准确表述能力第 82 题在进行RAG系统优化时,你认为数据处理环节有哪些关键优化点? 考察RAG数据处理流程的理解与优化能力第 83 题请实现二叉树的层序遍历。 考察树遍历的基本算法实现能力第 84 题你是否了解KV Cache的作用与实现？ 考察对Transformer推理加速关键技术的理解深度第 85 题在RAG检索中，如何处理查询与知识库表面相关但实质不匹配的问题？例如知识库是关于中国旅游内容，而查询涉及外国景点，导致检索结果不准确。你会如何改进？ 考察候选人对RAG检索粒度与语义匹配问题的理解及改进策略第 86 题请写出逻辑回归（Logistic Regression）的数学公式，并解释其含义。 考察对逻辑回归模型的数学基础理解与表达能力第 87 题手写代码实现原地旋转矩阵，要求时间复杂度 O(n²)、空间复杂度 O(1)。 考察矩阵旋转的原地算法实现与时间空间复杂度分析第 88 题大语言模型在推理时出现“幻觉”现象的原因有哪些？ 考察对大语言模型幻觉成因的深入理解第 89 题Embedding模型和Rerank模型分别是怎么处理文本语料的？请用场景举例说明。 考察对检索链路中向量召回与精排重排序模型原理及其应用场景的理解第 90 题请介绍训练神经网络时常用的损失函数及其选择依据。 考察对常见损失函数的理解及根据不同任务选择损失函数的能力第 91 题请介绍ESMM模型的原理、设计动机，并简述常见的后续改进方向。 考察对多任务学习模型ESMM的理解、设计动机及对业界演进的掌握第 92 题请描述一个从0到1完整实施一个项目的流程，你会如何规划和执行？ 考察项目从需求到落地全流程的规划与执行能力第 93 题如何避免多线程编程中的死锁？ 考察对死锁成因的理解及常见预防策略第 94 题请实现最大递增子序列问题，要求使用动态规划方法。 考察动态规划思想与算法实现能力第 95 题一个变量在沿着梯度方向增加很小量，y怎么变化？ 考察梯度方向与函数变化率的关系第 96 题请讲解反向传播算法的核心思想与计算过程。 考察对链式法则与梯度计算的理解第 97 题微调大模型的方法有哪些？ 考察对主流大模型微调方法的体系化理解与适用场景辨析第 98 题既然用到了多种微调方式，实验过程中有没有探究过LoRA的秩等参数的影响？ 考察对LoRA核心超参数的理解及实验设计能力第 99 题介绍一下如何进行模型压缩 考察对模型压缩主要技术路线及适用场景的理解第 100 题请先做一个简短的自我介绍，重点说明你的技术背景和项目经历。 考察自我认知与表达组织能力