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 121 题请编写并讲解K-Means聚类算法的实现，包括算法的核心步骤、终止条件以及可能存在的局限性。 考察对K-Means算法的理解深度与代码实现能力第 122 题请解释Xposed框架的基本原理及其主要应用场景。 考察对Android Hook框架原理的理解与应用认知第 123 题给定一个点的坐标和一个凸多面体的各个顶点坐标，如何判断该点是否在多面体内部（三维）？ 考察空间几何判断、算法设计及边界处理能力第 124 题请讲一下YouTubeDNN的原理、优点和缺点。 考察对YouTubeDNN推荐模型原理和工程取舍的理解第 125 题deque 是否线程安全？如何保证线程安全？ 考察对容器线程安全性的理解及并发防护方法第 126 题请介绍IMU预积分初始化在视觉惯导系统中的作用与实现要点。 考察对IMU预积分初始化原理、作用及边界条件的理解第 127 题请谈谈合成数据在模型训练中的应用及其对模型能力可能产生的影响。 考察对合成数据在模型训练中价值与风险的理解第 128 题多目标模型中动态打分公式的设计 考察多目标模型中的打分公式设计、权重调节与业务权衡第 129 题在建立索引时，选取字段有哪些需要注意的点？ 考察对索引设计原则和反模式的理解第 130 题换成新传感器后，相机是否还有保留的必要？它后续承担什么角色？ 考察对感知架构演进中相机角色的判断第 131 题模型和规则切换的过程是否会出现不稳定？ 考察对规则与模型切换时稳定性风险的理解及应对第 132 题构建的新数据集引起其他领域能力下降应该怎么办？ 考察机器学习中数据集构建引发的领域迁移与能力权衡处理第 133 题如果使用热度召回，如何避免个性化不足导致推荐过于单一？ 考察对热度召回缺陷的认知及个性化改良方案第 134 题当前双塔模型的研究存在哪些主要问题？请列举至少两个。 考察对双塔模型现有缺陷的认识第 135 题PPO/GRPO 微调后，如何防止模型在分布外（OOD）问题上性能崩塌？ 考察对强化学习微调中分布偏移和性能退化问题的理解与防范策略第 136 题推荐系统中有哪些常见的 Bias 特征？ 考察对推荐系统中各类偏差来源的识别与分类能力第 137 题只使用每次迭代的错误的垂域数据做benchmark不会过拟合吗? 考察对 benchmark 测试集与模型过拟合关系的理解第 138 题如果用机器学习/深度学习方法构建在线地图服务（如路径规划、路况预测、POI识别），可能会遇到哪些技术难点？ 考察对模型方法与在线地图系统结合时的工程和技术挑战认知第 139 题在Agent落地场景中，RAG通常面临哪些延迟和正确率问题？请分别说明。 考察对Agent场景下RAG性能与准确性的系统认知第 140 题在准备开源项目的SFT数据时，如果遇到难题模型全部答错，应如何应对？ 考察对困难样本处理策略和训练数据质量的理解