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 161 题请口述Transformer模型的整体工作流程，从输入到输出。 考察对Transformer架构核心组件及数据流顺序的理解第 162 题怎么特征选择，卡方检验是什么？ 考察特征选择的基本方法和对卡方检验原理与用途的理解第 163 题如何判断一个任务在训练时是先进行监督微调（SFT）还是直接使用强化学习（RL）？ 考察对SFT与RL适用场景的判断和训练流程理解第 164 题请介绍一个你在项目中遇到的最有挑战性的技术问题，以及你是如何定位和解决它的。 考察问题拆解、排查思路和项目复盘能力第 165 题请解释C++中虚函数的底层实现机制。 考察C++虚函数的核心实现原理及多态理解第 166 题请介绍模型量化的常见方法与关键考量。 考察对模型量化原理、方法及其权衡的理解第 167 题请描述零钱兑换问题及其变体的解决方案，包括最少硬币数和组合数两种情形。 考察动态规划的核心设计与边界处理能力第 168 题请说明 DeepSpeed 的 ZeRO-1、ZeRO-2 和 ZeRO-3 分别优化了什么？ 考察对 ZeRO 各阶段内存优化策略的理解与区分第 169 题请讲解 Flash Attention 的核心原理，并说明它如何降低显存占用和提升计算效率。 考察对现代注意力机制优化的理解及原理迁移能力第 170 题请描述一个你参与的模型拆分案例，拆分前后在结构上发生了哪些变化？ 考察对模型拆分结构变化的理解与项目复盘能力第 171 题请介绍您对TensorRT的理解及其在模型推理加速中的应用。 考察对TensorRT核心功能、工作流程和应用场景的理解第 172 题请描述Tiger项目中使用encoder-decoder架构生成内容的过程。 考察候选人对其项目中结合深度学习模型（encoder-decoder）的技术流程理解第 173 题请简述Transformer的基本结构和工作原理。 考察对Transformer架构核心组件及运作流程的理解第 174 题模型训练时间如何估计？ 考察对训练时间影响因素的理解和估算能力第 175 题请谈谈你对Python和深度学习技术的掌握程度，以及你如何应用它们解决实际问题？ 考察候选人技术能力自评与实际应用经验第 176 题请说明SAM（Segment Anything Model）的分割实现方式及其数据生成方式。 考察对SAM核心组件、训练数据构建逻辑的理解第 177 题既然你用过图数据库，你知道它底层的存储结构是怎样的吗？比如它是怎么组织边和节点的？ 考察图数据库底层存储模型的理解深度第 178 题你为什么选择虾皮这家公司？ 考察求职动机与公司选择逻辑第 179 题如何针对不同场景和数据集选择模型效果的评估指标？请结合实例说明。 考察模型评估方法论与指标选择的场景适配能力第 180 题CNN和Transformer有什么区别？ 考察对两类主流神经网络架构在原理、适用场景和差异上的理解