互联网/IT行业面试题 · 方案权衡 · LLM
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 80 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · LLM
考察点
技术栈
第 61 题公司内部coding应该使用第三方的大模型吗？ 考察技术选型、安全合规与成本收益的综合权衡第 62 题请解析RLHF（基于人类反馈的强化学习）的对齐流程，并说明各步骤的作用。 考察对RLHF核心流程的理解及其在模型对齐中的作用第 63 题怎么解决大模型幻觉？ 考察对大模型幻觉成因、检测与缓解手段的系统理解第 64 题做完 SFT 后为什么还要做 RLHF？请明确说明 RLHF 能实现哪些 SFT 做不到的效果。 考察对 LLM 对齐流程中 SFT 与 RLHF 差异的理解第 65 题如何提升大语言模型的预测准确率？请说明可采用的策略及适用场景。 考察对大模型准确率优化方法及其适用边界的理解第 66 题如果让你负责一个LLM团队的资源分配，你会如何决定人力投入的重点方向？ 考察对LLM技术栈的理解、资源分配思路及优先级判断能力第 67 题如何缓解大模型幻觉？ 考察对幻觉抑制方案的系统性掌握第 68 题请说明如何评估LLM生成内容的质量，并分别针对摘要、推理和生成能力设计评估方法。 考察对LLM能力评估维度和评估方法论的掌握第 69 题如果你只能选择一种压缩方法让70B模型快速上线，你会怎么选？请说明取舍理由。 考察在约束下做技术决策与权衡的能力第 70 题请解释大模型生成参数 temperature、top_k 和 top_p 的作用，以及它们如何影响生成结果。 考察对大模型采样策略的理解和参数调优能力第 71 题有一些LLM支持超长上下文，怎么做到的？ 考察对超长上下文实现机制的深入理解与关键技术取舍第 72 题请谈谈开放性问题推荐与大语言模型技术结合的设计思路。 考察将大模型应用于推荐系统场景的架构设计与权衡能力第 73 题packing形式和"多轮对话"形式有何区别? 考察对LLM训练中序列打包与多轮对话数据处理方式的理解第 74 题请说明大模型在推荐系统中用于用户画像刻画时的工作原理和典型方法。 考察对推荐场景下用户画像构建的模型理解和方案设计能力第 75 题请解释大模型推理速度慢的主要原因，并说明如何优化。 考察对大模型推理性能瓶颈的理解及优化思路第 76 题聊聊你对生成式推荐（基于LLM的推荐系统）的理解和想象空间。 考察对生成式推荐技术方向的理解、认知深度与观点表达第 77 题请介绍大模型微调的主要方法，并说明如何优化微调过程。 考察大模型微调技术储备与工程优化思路第 78 题在电商场景下，你会选择哪个方向探索AI应用并产出MVP？请说明方向选择、模型技术和实现路径。 考察电商业务理解、AI技术选型及MVP落地思路第 79 题在内部技术选型中，你们是如何评估并确定使用某款大模型而非其他备选方案的？ 考察技术选型的评估流程、决策依据和开放性第 80 题介绍IOT场景，说明米家场景中使用LLM的优势 考察物联网场景理解与LLM在智能家居中的应用优势