人工智能面试题 · 风险判断
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 664 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断
考察点
技术栈
第 61 题请谈谈你对大模型能力边界的理解，以及在实际应用中如何识别和应对这些边界？ 考察对大模型技术局限性的认知及工程化应对能力第 62 题PyTorch的版本兼容性对模型开发有什么影响？请举例说明如何处理。 考察对版本依赖、兼容性和风险管理的理解第 63 题如何部署一个高并发低延迟的大模型 API 服务？ 考察大模型服务的并发处理、延迟优化与资源调度能力第 64 题在混合负采样中，你会如何设置 hard 比例并设计动态调整策略？ 考察负采样策略的设计思路与权衡意识第 65 题请介绍字典的键相关设计原则和常见注意事项。 考察对字典键类型、可变性、相等性与哈希机制的理解第 66 题时间序列的训练集怎么划分？ 考察时间序列数据划分与普通数据划分的关键区别及实践要点第 67 题请描述C++中堆内存和栈内存的区别，并说明new/delete与malloc/free的差异。 考察C++内存管理的核心概念与工具选择第 68 题向量数据库的底层代码一直在迭代，你如何看待和应对这种情况？ 考察候选人对开源技术迭代的认知与工程实践中的应对策略第 69 题低比特量化在智能音箱能用吗？ 考察对低比特量化在端侧设备上的适用性与风险判断第 70 题你是如何评估图表数据准确性的？ 考察数据准确性评估方法与质量意识第 71 题你的工具调用链路中是否有异常fallback策略？请具体说明。 考察对异常处理兜底机制的设计与实现能力第 72 题在程序或系统中，初始化变量的目的是什么？如果将所有初始值设为0，会带来哪些问题？ 考察对初始化语义理解及默认值风险的判断第 73 题感知有误差，障碍物的位置有较大波动，如何避免规划出的路径有较大波动？ 考察在感知噪声下路径规划的稳定性设计与鲁棒性处理第 74 题在Agent推理模型的RLHF流程中，Reward Model的训练常见陷阱有哪些，怎么缓解模式坍塌？ 考察对RLHF中奖励模型训练陷阱及模式坍塌缓解策略的理解第 75 题如何利用GPT或类似模型辅助提升数据集质量？ 考察利用生成式模型进行数据增强和质检的能力第 76 题引用和指针的区别 考察C++基础概念理解及内存安全认知第 77 题Reranker的训练目标与最终希望文档对大模型有用的目标可能存在哪些不一致？ 考察对训练目标与最终应用目标偏差的分析能力第 78 题请介绍你在系统设计中如何实施温度保护措施，以及软件层面的保护策略？ 考察系统温度保护机制与软件策略设计能力第 79 题请谈谈你对AI代码生成的了解，包括它的原理、优势、局限性以及你如何在实际开发中使用或评估它。 考察候选人对AI编程工具的认知深度、实际应用经验及风险意识第 80 题请介绍对编码模型（如代码生成模型）的了解，包括原理和优缺点。 考察对代码生成模型原理及局限的认知