人工智能面试题 · 性能优化
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 605 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 301 题你使用过哪些性能优化库或工具？它们分别应用于什么场景？ 考察候选人对常用优化工具的了解程度及实际应用能力第 302 题在多模态预训练中，如何处理图像分辨率过高的问题？ 考察对高分辨率图像处理策略的理解与应用第 303 题当用户一个月的行为序列数据过长时，SIM 模型是如何改造 DIN 来解决问题的？ 考察对长行为序列建模挑战的理解及 SIM 模型设计思路第 304 题我们要在线上部署一个大模型提供服务，推理速度和吞吐量是个大问题。像vLLM这样的工具，它主要是通过什么核心思想（比如PagedAttention）来解决KV Cache的内存问题，从而提升推理效率的？ 考察对大模型推理优化核心机制的理解和解释能力第 305 题Swing算法的原理是什么？相似度计算如何优化？ 考察对Swing算法核心思想的理解及工程优化能力第 306 题请解释大型语言模型推理中的 KV Cache 机制及其作用。 考察对大模型推理中 KV Cache 原理、优缺点和优化方向的理解第 307 题在LQR横向控制中，如何利用PSO算法选择Q、R矩阵？请说明目标与约束。 考察优化算法在控制器参数整定中的实际应用第 308 题vLLM在显存管理上有哪些创新设计？ 考察对vLLM显存管理细节和工程实现的理解第 309 题解释一下时间局部性和空间局部性 考察对缓存与存储系统性能优化的理论基础理解第 310 题LoRA 微调后模型效果不佳，你一般会从哪些方面排查和优化？ 考察对 LoRA 微调问题的系统性排查与调优能力第 311 题如何解决模型过度思考导致输出文本过长的问题？ 考察对模型输出长度控制与推理效率优化的理解第 312 题本地部署 vLLM 时，如何平衡上下文长度与显存占用？ 考察对 LLM 服务显存管理与上下文长度权衡的理解第 313 题请谈谈你在大模型优化的实践中，通常会从哪些方面入手来提升推理性能和效率？ 考察对大模型优化手段的系统理解与实践经验第 314 题请介绍你的多卡推理优化经验。 考察多卡分布式推理的工程实践能力与优化思路第 315 题讲讲DeepFM，以及如何降低时间复杂度。 考察对DeepFM模型结构的理解及工程优化能力第 316 题如何理解强化学习中熵的概念？如何保证训练过程中熵保持在较高的水平？ 考察对强化学习中熵含义的理解及防止策略过早收敛的方法第 317 题你觉得如果一个算法要落地到硬件平台，需要考虑哪些问题？ 考察算法工程化落地中的硬件适配与性能约束意识第 318 题推理时选择 FP16、BF16 或 FP32 精度有何考量？如何做取舍？ 考察对推理阶段精度选择与效果、延迟、成本平衡的把握第 319 题推理阶段加速大语言模型（LLM）通常有哪些方法？请结合 vLLM、量化、KV cache 等技术说明原理。 考察对 LLM 推理加速技术的原理理解与实际选型能力第 320 题你使用GPTQ后量化后，模型性能发生了哪些变化？你是如何评估的？ 考察对量化模型性能变化趋势的理解及评估方法