人工智能面试题 · 持续改进
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 643 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进
考察点
技术栈
第 1 题请介绍一篇你最近阅读的论文，并说明它对你有何启发。 考察持续学习习惯、信息摄取能力与技术视野第 2 题能讲讲你学习大模型的路线吗？ 考察候选人学习路径、方法自驱性与技术深度第 3 题在实际训练或微调的过程中遇到了哪些问题，是怎么解决的？请结合精度问题、梯度爆炸、loss出现nan等具体现象展开。 考察深度学习训练问题的排查能力与解决思路第 4 题你目前最想学习的技术内容是什么？为什么？ 考察学习方向明确度、动机与自驱力第 5 题当你的项目经历与目标公司的岗位需求不完全匹配时，你会如何应对？ 考察候选人如何将已有项目经验映射到目标岗位，以及自我调整与学习意愿第 6 题你认为未来RAG的创新研究方向有哪些？ 考察对RAG技术前沿的理解、趋势判断和系统化思考能力第 7 题请谈谈你对Python和深度学习技术的掌握程度，以及你如何应用它们解决实际问题？ 考察候选人技术能力自评与实际应用经验第 8 题请说明SAM（Segment Anything Model）的分割实现方式及其数据生成方式。 考察对SAM核心组件、训练数据构建逻辑的理解第 9 题介绍一次实车调试中遇到的控制问题及解决过程。 考察实车调试经验、问题定位与迭代优化能力第 10 题如何识别并避免奖励模型训练中的reward hacking（奖励欺骗）问题？ 考察对奖励模型偏好优化的鲁棒性理解与规避策略第 11 题Multi-Head Attention 现在有一些优化，现在主流的优化都有哪些方向，每个方向下有什么优化方法？ 考察对注意力机制优化的体系化理解与前沿认知第 12 题请做一段自我介绍，并重点谈谈你与深度学习相关的经历。 考察自我呈现能力及深度学习相关经历的结构化表达第 13 题请简述大模型（LLM）的一般训练流程。 考察对大模型预训练、微调、对齐等核心训练阶段的理解第 14 题请介绍你的 C++ 基础掌握情况，以及如何应对项目中可能涉及的 C++ 开发任务？ 考察候选人自我认知、基础能力陈述与学习迁移意识第 15 题讲讲基于对比学习的词嵌入方法，比如 SimCSE 这类近期顶会工作。 考察对对比学习在词嵌入领域应用的理解、原理掌握与前沿感知第 16 题针对ASR识别文本中出现的错别字，你通常如何处理和修正？ 考察对语音识别错误处理的实践方法与技术选型能力第 17 题如何通过交叉校验或专家审核来保障标注数据的高质量？ 考察数据质量控制机制的设计和执行能力第 18 题请谈谈你的数学基础如何？如果从事涉及较多机器学习内容的工作，你会如何补齐或发挥这方面的能力？ 考察数学功底以及在机器学习场景下的学习与应用潜力第 19 题请介绍你研究过哪些大模型，并说明你对其中某一个的理解。 考察对大模型的了解深度、知识广度及技术理解能力第 20 题如何将论文中的方法推广应用到更广泛的领域，并提炼其共性？ 考察研究方法泛化能力、抽象思维与迁移应用能力