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 101 题给定一个整数数组，如何计算数组中三个数的最大乘积？请描述算法并分析复杂度。 考察对数组排序、边界情况处理和算法复杂度的掌握第 102 题请用纯 Python 和 NumPy 实现 Self-Attention 模块的前向计算，给出计算步骤和伪代码。 考察对 Self-Attention 原理和计算的掌握程度，不依赖深度学习框架第 103 题请写出Transformer中自注意力的表达式，并解释为什么要除以√dk。 考察对注意力机制数学原理和数值稳定性设计的理解第 104 题RLHF中损失函数如何计算？请重点说明PPO阶段和奖励模型训练阶段的损失计算方式。 考察对RLHF中损失函数细节的掌握第 105 题请实现一个函数，给定一个不含重复数字的数组，返回其所有可能的全排列。 考察回溯算法与排列生成的基本实现能力第 106 题请分析Transformer的计算复杂度，并给出核心模块的伪代码。 考察对Transformer自注意力机制计算复杂度的理解及伪代码表达能力第 107 题请口述编辑距离的转移方程，并解释其含义。 考察动态规划方程的记忆、推导和表达能力第 108 题请设计并实现一个带通滤波器，用于增强特定频段的声音信号。 考察数字滤波器设计、实现与参数选择能力第 109 题给定大量边界框，如何高效并行计算所有两两框之间的IOU？请给出向量化或加速的思路。 考察算法优化、并行计算与向量化能力第 110 题请实现sqrt(x)的近似计算，要求结果保留6位小数。 考察数值计算方法的掌握与边界条件处理能力第 111 题请解释Python装饰器的原理，并给出一个实际使用的例子。 考察对函数式编程中装饰器机制及实际应用的理解第 112 题手撕代码：实现一个LRU缓存。 考察数据结构设计、复杂度控制与边界处理能力第 113 题请解释Python装饰器（@语法糖）的作用及实现原理。 考察对装饰器概念、作用及实现方式的掌握第 114 题请说明使用 PyTorch/CUDA 实现四线性插值的思路，并给出基本伪代码。 考察对高维插值的理解、PyTorch 与 CUDA 并行编程设计能力第 115 题Transformer的mask是如何操作的？ 考察对Transformer中padding mask和attention mask原理及实现的理解第 116 题请手写实现逻辑回归（LR）算法。 考察逻辑回归的建模、损失函数、梯度推导与实现能力第 117 题给定一个已排序数组，请原地删除重复数字，并返回不重复数字的个数。 考察数组原地操作与双指针算法实现第 118 题请手写实现 Multi-Head Attention（MHA），并说明其计算过程。 考察对 Transformer 注意力机制的深入理解与编码实现能力第 119 题给定一棵二叉树，请使用广度优先搜索（BFS）找出最底层最左边的节点值，并写出 BFS 实现。 考察 BFS 层次遍历与最底层最左节点识别能力第 120 题实现编辑距离，要求分别使用DFS和动态规划两种方法完成。 考察动态规划与递归搜索两种算法思路的对比及实现能力