人工智能面试题 · 编码实现
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 1165 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：编码实现
考察点
技术栈
第 281 题如何实现一个链表的每 K 个节点一组进行翻转？请说明思路和关键边界条件。 考察链表操作、递归/迭代设计和边界处理能力第 282 题请介绍 Batch Normalization 的公式，以及除了归一化之外，它还有哪些可学习的参数及其作用？ 考察对 BatchNorm 原理、公式构成及可学习参数的理解第 283 题从代码实现上讲，Decoder中的Mask是如何作用在Self-Attention分数上的？ 考察对注意力分数加权与掩码矩阵应用的代码级理解第 284 题请手写实现多头注意力机制（MHA），并说明在什么地方添加 mask 矩阵。 考察Transformer多头注意力的实现细节及mask应用位置第 285 题请使用二分法实现一个函数，求给定非负整数 n 的最大整数 x，使得 x 的平方小于等于 n。 考察二分查找在数值计算中的应用与边界处理第 286 题讲一下RLHF的流程，并写出PPO和DPO的Loss表达式。 考察对RLHF整体流程的理解以及PPO与DPO算法损失函数的掌握第 287 题请说明audio2gesture video generation的实现方法 考察音频到手势视频生成的技术方案设计与实现能力第 288 题请手写实现单链表的反转。 考察链表指针操作、迭代与递归两种实现及边界处理第 289 题请用代码简单实现temperature参数对logits的采样过程。 考察将采样原理转化为代码实现的能力第 290 题请手写实现交叉熵损失函数（cross entropy loss）。 考察对交叉熵损失定义的理解与代码实现能力第 291 题请写出Attention机制中注意力权重的计算公式，并解释其含义。 考察对Attention机制数学表达式的理解和表达能力第 292 题请描述文本输入到大模型产生输出的完整过程，涵盖关键内部步骤。 考察对大模型推理流程、组件和原理的理解第 293 题请介绍你对目标检测模型的改进工作，包括改进动机、具体方法和效果验证。 考察目标检测领域的技术深度与工程改进能力第 294 题请在白板/代码中实现Transformer的Decoder Block（含Masked Self-Attention与Cross-Attention）。 考察对Transformer Decoder结构、子层顺序及掩码细节的掌握与编码能力第 295 题请实现一个函数，找出数组中最小的k个数。输入为一个整数数组和正整数k，输出为最小的k个元素，不要求保持原顺序。 考察算法设计、复杂度分析与编码实现能力，重点在于理解并实现返回最小k个数的算法。第 296 题给定一个字符串，请找出其中不含重复字符的最长子串的长度。 考察滑动窗口算法与哈希表在字符串处理中的应用第 297 题请实现一个算法，求给定字符串的最长重复子序列的长度 考察动态规划建模与代码实现能力第 298 题请给出注意力机制的伪代码，并说明其核心计算流程。 考察对注意力机制基础公式和实现细节的理解第 299 题请手写实现K-Means聚类算法的核心步骤。 考察K-Means聚类算法的理解与编码实现能力第 300 题在有序数组中原地删除重复元素，使得每个元素最多保留两次，如何实现？ 考察有序数组原地去重与双指针技巧的掌握