百度面试题 · 风险判断
百度相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 3071 道真题 · 当前筛选命中 420 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断
考察点
技术栈
第 241 题ES缓存能直接查吗？不能的话缓存的作用是什么？ 考察对Elasticsearch缓存机制的理解及其使用边界第 242 题你在开发工作中使用过哪些AI辅助编程工具？具体如何应用？ 考察候选人主动采用AI工具、融入工作流并评估效果的能力第 243 题在什么场景下选择全参SFT，什么场景下选择LoRA微调？ 考察依据资源、数据量和效果目标做出微调策略取舍第 244 题假设你需要为AI服务器采购制定方案，如何平衡性能（如算力、稳定性）、成本（采购预算）和交付周期（如“30天内到货”）？ 考察在采购场景中权衡性能、成本与交付周期的系统性决策能力第 245 题在什么情况下有必要使用多进程程序？请结合场景说明。 考察对多进程适用场景及边界条件的理解第 246 题假如AIGC工具在短视频创作中遇到版权争议，你会如何制定风险防控策略并与MCN合作实施？ 考察版权风险防控策略制定及跨组织协作实施能力第 247 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 248 题请介绍Java的内存结构和类加载器机制。 考察对Java内存布局和类加载原理的掌握程度第 249 题在基于Redis的SET NX分布式锁方案中，任务重启了怎么办？ 考察分布式锁在任务重启场景下的健壮性处理与边界意识第 250 题什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题？ 考察对大模型幻觉概念的理解与工程化缓解手段第 251 题GRPO采样代替价值函数会带来什么问题，有什么优化方式？ 考察对GRPO采样机制的理解及其与价值函数方法的对比与优化第 252 题请解释智能指针的概念、常见类型及其使用场景，并说明如何避免循环引用。 考察对智能指针原理、类型区别及内存管理边界的理解第 253 题如何看待百度将AI搜索融入现有产品，这可能对其传统广告模式产生什么影响？ 考察对业务转型与商业模式冲突的理解第 254 题为什么使用 MD5 而不是更安全的哈希算法？请说明你的考虑。 考察对哈希算法安全性和应用场景的权衡理解第 255 题如何释放 Redis 分布式锁？ 考察解锁的原子性和防误删设计第 256 题Transformer中自注意力公式除以根号d的作用是什么？是缓解梯度爆炸还是梯度消失？ 理解注意力缩放因子的数学目的及其对梯度的影响第 257 题在电商库存系统中，采用实时扣减方式时，你会如何设计以解决库存占用的问题？ 考察实时库存扣减的设计思路与库存占用问题的处理第 258 题怎么实现 WebSocket 跨多服务器的广播分发？ 考察分布式实时消息广播的设计能力，包括路由、一致性和扩展性第 259 题Volatile 怎么保证有序性的？ 考察对 Java 内存模型中 volatile 语义及重排序规则的理解第 260 题vector迭代器失效的原因是什么？ 考察对vector内存管理与迭代器失效机制的深入理解