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 81 题请说明多级缓存架构中如何保证数据一致性？ 考察多级缓存一致性保障机制与失效策略的设计能力第 82 题在本地部署 vLLM 时，是否使用过量化技术来降低显存占用？ 考察对模型量化技术实际应用的掌握第 83 题反向传播时梯度等于0怎么处理？ 考察对梯度消失、网络不更新原因的理解及针对性调优能力第 84 题设计工具调用降级方案应对高并发场景 考察高并发下服务降级的设计思路与权衡第 85 题如何设计一个AI理财助理（基于大模型）？ 考察大模型应用系统的整体设计能力，包括技术选型、可靠性、安全与合规第 86 题C++中，指针和智能指针的区别是什么？ 考察对内存管理与资源所有权的理解第 87 题在模型迭代中，有大约70%的样本表现良好而30%表现不佳，下一步迭代应如何规划方向？ 考察对样本分布不均衡下的模型问题定位与迭代策略第 88 题DAPO 去掉 KL 散度约束并采用 clip-higher 机制，为什么不会导致模型训飞？这一设计是如何在训练稳定性上给出保证的？ 考察对 DAPO 强化学习算法中去 KL 约束与 clip-higher 机制的设计动机及其稳定性保障的理解第 89 题大模型上线部署可能遇到哪些问题？如何评估资源占用并进行优化？ 考察对大模型部署风险、资源评估与优化策略的整体理解第 90 题思维链具体怎么构建的，怎么确保其准确性？ 考察对思维链技术的理解深度及准确性验证方法第 91 题在缺少金标准数据的情况下，如何确保LLM生成数据的质量评估是可靠的？ 考察对无监督评估方法可靠性与局限性的理解第 92 题你是否尝试过 MMoE 等专家网络？ 考察对多专家模型架构的理解和实际应用经验第 93 题如何选择合适的测试集？如何判断测试集与真实应用场景是否一致（无偏）？ 考察测试集构建的合理性、数据分布一致性与偏差识别能力第 94 题在多轮规划与执行循环中，如何设计机制来防止智能体无限迭代或陷入死循环？ 考察对智能体循环收敛控制的理解，及异常终止策略设计第 95 题为什么强化学习训练会存在不稳定的问题？ 考察对强化学习训练不稳定性原因的理解第 96 题关于项目的落地问题，你如何评估技术的可落地性，并说明你的方案？ 考察技术落地可行性评估和工程化思维第 97 题在高并发场景下，如何保证多轮对话上下文状态的一致性？ 考察分布式系统中状态一致性的处理能力第 98 题LoRA和Adapter在原理与实现上有什么区别？ 考察对两种PEFT方法机制差异的深入理解第 99 题C++ 中迭代器失效的情形有哪些？请以 vector 和 map 为例说明。 考察对容器迭代器失效规则的理解第 100 题某个云服务，同时1个写n个读，需不需要加锁，如何加？ 考察并发读写场景下锁的必要性判断和具体加锁方案