人工智能面试题 · 问题拆解 · LLM
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 72 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解 · LLM
考察点
技术栈
第 61 题在大模型中，模型参数如何影响模型的学习和优化？ 考察对大模型参数量、容量、训练动态和优化难点之间关系的理解第 62 题假设强化学习结合大模型，如何解决动作空间维度大的问题？ 考察结合大模型进行强化学习时对高维动作空间的建模与降维策略第 63 题请分析大模型幻觉产生的主要原因，并简述如何通过技术手段缓解幻觉现象。 考察对大模型幻觉成因的理解及缓解方法的掌握第 64 题你觉得LLM的原子能力有哪些，它为什么能被用来做应用？ 考察对LLM核心能力的理解及其应用基础第 65 题开放题：LLM可以解决过去问答系统的哪些问题，你觉得还可以用LLM做什么新的创新？ 考察对LLM能力边界及问答系统演进的理解与创新思维第 66 题请谈谈你如何使用现代大语言模型产品提升工作、学习或编码效率，并说明原因；同时展望一下LLM、LVM、MLLM的未来发展方向与前景。 考察对大语言模型产品的实际应用能力、效率方法论以及多模态技术趋势的理解第 67 题怎么解决LLM幻觉问题？ 考察对大模型幻觉成因及系统性缓解策略的理解第 68 题当输入超过模型上下文长度时，有哪些主流解决方案？（如滑动窗口、压缩、摘要） 考察对长上下文处理技术的理解与权衡第 69 题在LLM训练中，你是如何构造数据集来训练奖励模型或使用DPO的？ 考察数据集构造方法及其对训练稳定性的影响第 70 题你在这个项目中使用了LLM，但本质上它就是一个分类任务，为什么不直接训练一个专用分类模型？ 考察对LLM方案与专用模型方案在分类场景中的权衡能力第 71 题在设计一个基于大语言模型的 Agent 时，你认为主要的技术难点有哪些？ 考察对 Agent 系统核心挑战的理解与结构化分析能力第 72 题怎么保证预训练数据的质量？ 考察对大模型预训练数据质量控制策略和工程实践的理解