游戏行业面试题 · tech:llm
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共 16059 道真题 · 当前筛选命中 18 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 1 题能否举一个具体的例子，说明你对业务大模型进行验证或测试的过程？ 考察大模型业务落地中验证方法、测试设计和问题发现能力第 2 题在设计大模型生成代码的多agent工作流程时，你会如何划分各个agent的职责并协调它们协作？ 考察多agent系统设计能力和工作流编排思路第 3 题请介绍你在实际项目中如何应用大模型，并说明是如何优化延迟的。 考察大模型应用落地的方案设计、技术选型与延迟优化能力第 4 题除了SFT还用过什么对齐手段吗？ 考察对大模型对齐技术栈的广度理解与实际应用能力第 5 题请说明在你的项目中，大模型主要承担了哪些作用？ 考察对大模型应用定位、任务拆解和实际价值的理解第 6 题在大模型智能体的 replanning 机制中，通常通过哪些机制来判断调用失败的原因，并重新选择工具或调整参数？请结合具体实现谈谈。 考察对大模型智能体错误诊断与重规划机制的理解第 7 题如何理解大模型安全？请列举其包含的主要方面。 考察对大模型安全范畴的整体认知和结构化表达能力第 8 题除了RAG之外，针对大语言模型应用还有哪些优化方案？请重点讨论微调（Fine-tuning）的方法与适用场景。 考察对大模型优化技术全景的认知及微调方法的深度理解第 9 题大模型中的注意力机制是如何工作的？它在大模型中起到了什么作用？ 考察对注意力机制原理及其在大模型中核心作用的理解深度第 10 题你提到的 Function Call 是如何实现的？ 考察对大模型函数调用机制与参数解析的理解第 11 题你如何评估大模型的性能？有哪些常用的评估指标？ 考察对大模型评估方法、指标体系和评测过程的理解第 12 题基于目前的日志处理，如何用大模型来获取我们需要的日志信息？ 考察将大模型应用于日志信息提取的设计思路第 13 题请谈谈你对LoRA等大模型微调技术的理解，包括其原理、优点和适用场景。 考察对大模型微调技术的原理理解与应用判断第 14 题请介绍一个你参与的大模型生成代码项目，说明项目的输入和输出分别是什么。 考察对项目输入输出定义的理解和表达能力第 15 题大模型在调用工具时，如何确保调用的准确性和结果的可靠性？ 考察对工具调用全链路容错与验证策略的理解第 16 题你还了解哪些大模型对齐技术？ 考察对大模型对齐领域技术广度和原理理解第 17 题请谈谈你在大模型优化的实践中，通常会从哪些方面入手来提升推理性能和效率？ 考察对大模型优化手段的系统理解与实践经验第 18 题请详细解释你对LLM在游戏AI产品中应用原理的认知以及潜在应用场景设想。 考察对LLM原理的理解及其在游戏AI场景中的迁移与创新思考