人工智能面试题 · 问题拆解
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 3299 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解
考察点
技术栈
第 61 题请描述一个你参与的模型拆分案例，拆分前后在结构上发生了哪些变化？ 考察对模型拆分结构变化的理解与项目复盘能力第 62 题请描述Tiger项目中使用encoder-decoder架构生成内容的过程。 考察候选人对其项目中结合深度学习模型（encoder-decoder）的技术流程理解第 63 题模型训练时间如何估计？ 考察对训练时间影响因素的理解和估算能力第 64 题SFT 和 DPO 的训练数据是否有重叠？请说明你的判断依据和处理方式。 考察对 SFT 与 DPO 数据关系及数据隔离的理解第 65 题两个相互独立的预测器分别预测明天涨跌，其正确率均为 0.7。今天两者都预测明天上涨，若给定先验概率 P(明天上涨)=0.5，求明天上涨的后验概率。 考察条件独立、贝叶斯定理及实际预测场景中的概率建模能力第 66 题请介绍你们实验室完成的一个横向项目，并说明你的具体职责。 考察项目经验真实性与个人贡献的清晰度第 67 题tensor.detach()和tensor.item()有哪些区别，分别对应什么使用场景？ 考察对PyTorch张量操作语义和梯度传播机制的理解第 68 题请解释 GRPO 与 PPO 的主要区别，并说明各自的损失函数设计。 考察对强化学习微调算法（GRPO 与 PPO）的机制理解和损失函数推导能力第 69 题实现开五次根号的算法，如何设计并保证精度？ 考察数值计算方法、迭代收敛理解与边界处理第 70 题抛硬币游戏中，A先抛，若A抛到正面则获胜结束，否则轮到B抛；若B抛到正面则B获胜结束，否则再由A抛，如此交替重复。求A获胜的概率。 考察几何分布或条件概率的递推思维与计算能力第 71 题说明多任务的数据并行实现方式 考察数据并行策略的理解与落地能力第 72 题编程题：最接近的三数之和，先给出O(n^2 log n)的解法，再优化为双指针最优解。 考察排序、双指针技巧及算法复杂度优化能力第 73 题请描述一次你对前端或计算机系统中的 reduce 操作进行性能优化的过程，包括你所遇到的具体场景、分析方法、优化措施与最终效果。 考察候选人对常见技术点优化的系统化思维与实际问题解决能力第 74 题请说明一个典型大语言模型中各主要模块的参数占比情况，例如嵌入层、注意力层和前馈网络层。 考察对Transformer模型结构及参数分布的理解第 75 题请实现一个函数，将给定的字符串中的空格移除，并说明你的实现思路。 考察基础编程能力与对字符串操作的掌握第 76 题请实现一个函数，输入一个字符数组 list[char]，原地删除多余空格：删除首尾空格，且每个单词之间只保留一个空格，要求空间复杂度为 O(1)，并将结果写回原数组。 考察原地数组操作、双指针技巧和边界情况处理第 77 题Agent和Chatbot的区别 考察对AI产品形态的认知、技术边界和应用场景理解第 78 题请实现一个函数，输入一个整数数组，输出所有三个元素相乘等于某个给定目标值的组合，并去重。 考察数组遍历、组合枚举与去重能力第 79 题如何评估算法效果？ 考察算法评估指标选择、实验设计与结果解读能力第 80 题给定一个有序数组经左移若干位后得到的新数组，请编写代码找到目标值 target 的下标。 考察二分查找的变体应用与边界条件处理