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 341 题Transformer的计算复杂度是多少？请解释其来源及优化思路。 考察对Transformer复杂度分析和优化方向的理解第 342 题请解释Transformer解码器中past_key_value（或KV cache）的作用及其对推理性能的影响。 考察对Transformer自回归解码中KV缓存机制的深入理解第 343 题一般评估agent性能有哪些指标和方式 考察智能体评估的指标体系和评估方法论第 344 题用大模型生成文本向量时，维度通常很大，怎么解决维度爆炸的问题？ 考察对大模型嵌入向量高维特性的理解及降维处理能力第 345 题使用LoRA微调7B模型时，主要显存占用来源有哪些？如何估算峰值显存？ 考察对模型微调显存构成的理解和工程估算能力第 346 题解释一下 Mipmap 的作用和使用方法。 考察对纹理映射中 Mipmap 作用和应用方式的理解第 347 题说明使用的YOLO版本，并介绍其原理、网络结构及损失函数。 考察对YOLO目标检测算法的原理理解、网络结构掌握和损失函数细节第 348 题自注意力的时间复杂度是多少？请解释其计算过程。 考察对Transformer自注意力机制计算复杂度的理解第 349 题在大模型推理阶段，KV Cache 的作用是什么？ 考察对大模型推理中缓存机制原理和性能影响的理解第 350 题如何评估 vLLM 部署 87B 参数 MoE 模型时的推理吞吐量？需要从哪些因素和基准结果来估算每秒生成的 token 数？ 考察对 LLM 推理吞吐量影响因素和评估方法的理解，以及是否会给绝对数字而非合理估算第 351 题训练深度学习模型时爆显存（OOM）怎么办？ 考察对深度学习显存占用机制和工程调优手段的理解第 352 题DeepSpeed 用过吗？分布式训练中如何提升效率？ 考察分布式训练框架理解与效率优化方法第 353 题请介绍你在模型加速方面的实践经验，包括使用的技术方法和取得的成效。 考察候选人在模型推理或训练加速方面的技术积累与实际应用能力第 354 题CUDA核函数怎么优化？ 考察CUDA并行编程的性能优化意识和具体技术手段第 355 题针对包含课程表的复杂查询，常见的SQL性能优化手段有哪些？ 考察SQL查询优化与索引应用能力第 356 题请说明你是否熟悉vLLM中的Paged Attention和KV Cache技术，并简要解释它们的作用与原理。 考察对大模型推理优化技术的理解深度与熟悉程度第 357 题请分析视频超分技术在手机端应用的需求现状与主要挑战。 考察对移动端超分应用的行业理解与需求分析能力第 358 题训练过程如何做模型监控？ 考察对训练过程监控指标、方法及异常处理的理解第 359 题你在实习项目中使用了哪些模型推理加速策略？效果如何？ 考察推理优化实践经验与量化能力第 360 题如何将关键点预测的精度提升五倍？请说明你在局部特征与全局特征融合方面的思路。 考察特征融合方案、精度提升策略与结构化表达