专业服务行业面试题 · tech:llm
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 101 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:llm
考察点
技术栈
第 21 题短期记忆怎么实现的 考察对短期记忆机制的理解与应用程序第 22 题请分享你在业余时间主动学习或研究新知识（如LLM、Java相关）的经历。 考察自我驱动的学习能力和知识更新的持续改进意识第 23 题你了解大模型推荐的微调这个概念吗？ 考察对大模型微调概念、类型和应用场景的理解第 24 题Zero Shot和Few Shot的区别是什么？ 考察对LLM提示学习与上下文学习机制的理解第 25 题请谈谈你参与过的多个大模型相关项目中，它们之间存在哪些共性或相通之处？ 考察候选人对大模型项目经验的归纳总结与知识迁移能力第 26 题针对大模型重复输出或不能停止的问题，可以从哪些方面进行解决？ 考察系统化解决方案的设计与权衡能力第 27 题大模型智能体是怎么工作的，包含哪些核心组件？ 考察对大模型智能体架构、工作流程和关键组件的理解第 28 题有没有研究过大模型上下文的工作，比如推理加速或长上下文扩展？ 考察对大模型上下文处理技术的研究深度与应用理解第 29 题在构建或使用Agent系统时，如果遇到Agent幻觉编造出不存在的工具或函数，你通常如何定位和解决这类问题？ 考察对LLM Agent工具调用幻觉的识别、排查与防范能力第 30 题请阐述大模型的幻觉现象，并说明有哪些抑制方法。 考察对大模型幻觉机制的理解及主流缓解策略的掌握第 31 题大模型的工具调用怎么实现？ 考察对大模型工具调用机制的理解与实现路径第 32 题请介绍你对RAG（检索增强生成）的理解，以及你在项目中如何设计和落地一个RAG系统？ 考察对大模型应用架构（RAG）的理解深度与实际落地能力第 33 题请谈谈你对大模型安全攻防的理解，包括针对大语言模型本身的渗透测试、针对大模型训练与部署平台的测试，以及 LLM 相关的 OWASP Top 10 风险。 考察对大模型安全领域知识广度、深度及工程实践理解第 34 题如何优化意图识别模型中大语言模型的输出格式不稳定问题？ 考察对LLM输出格式控制方法的理解及工程实践第 35 题使用大模型生成广告素材时，如何满足深度合成内容标识与可追溯要求，并建立品牌安全与误触发白名单机制？ 考察对生成内容合规标识与品牌安全机制的完整设计能力第 36 题请介绍你对大模型（Large Language Model）的了解，并解释什么是大模型。 考察基础知识掌握程度与概念表达能力第 37 题大模型是直接生成文件还是生成文本？ 考察对大模型输入输出机制的理解第 38 题请介绍你对AI Agent及底层技术架构的理解，并说明它们如何支撑实际业务应用。 考察对AI Agent概念、底层技术栈及业务落地价值的综合理解第 39 题请从技术角度分析大模型（如ERNIE模型）在代码生成场景下的应用优势，并提出一个优化策略以解决复杂问题。 考察对LLM代码生成技术原理的理解及优化方法第 40 题追问：用过哪些大模型工具？ 考察对大模型工具的实际使用广度与深度