人工智能面试题 · 风险判断 · LLM
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 40 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断 · LLM
考察点
技术栈
第 1 题什么是大模型幻觉现象？请分析其产生原因及业内常见的缓解方法。 考察对大模型幻觉机制的理解及工程缓解手段的掌握第 2 题多个 LLM Agent 协同工作会引入哪些新的复杂性和挑战？ 考察对多智能体系统协作风险与工程挑战的识别能力第 3 题用大模型对 item 做语义 Embedding 有什么缺点？ 考察对大规模语义向量化方案的局限性和工程权衡的理解第 4 题大模型幻觉产生的原因有哪些？ 考察对大模型幻觉成因的理解深度第 5 题你认为现在大模型对企业中开发的价值是什么？ 考察对大模型在开发场景中实际价值的理解和判断第 6 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 7 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第 8 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 9 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 10 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 11 题请解释大语言模型生成时温度（temperature）、top-p 和 top-k 这几个采样参数的原理，以及它们之间的搭配对生成结果的影响。 考察对 LLM 采样机制的深入理解与实际调参经验第 12 题你了解大模型幻觉吗？请说明产生原因以及如何缓解大模型幻觉。 考察对大模型幻觉的理解深度与系统性缓解策略第 13 题在检索增强生成系统中，为什么通常在向量相似度检索后还要将结果交给大模型生成答案，而不是直接输出检索文本？这样对幻觉和安全性有什么影响？ 考察对RAG架构中检索与生成分离的理解，以及其对幻觉和安全性的影响第 14 题什么是大模型的幻觉，如何缓解？ 考察对大模型幻觉概念的理解和实用缓解策略第 15 题请探讨单个大型语言模型（LLM）能否独立帮助用户完成一次完整的行程规划，包括预订交通和酒店票务。 评估对LLM能力边界、工具调用和系统设计的理解第 16 题模型幻觉怎么处理，为什么会有幻觉？ 考察对LLM幻觉成因的理解及实际应对策略第 17 题怎么缓解大模型的幻觉问题？ 考察对大模型幻觉成因和缓解方法的理解第 18 题LLM训练中遇到Loss突增如何解决？ 考察对LLM训练稳定性问题及诊断排查能力第 19 题用LLM作为评估器的话，这种用概率模型评估概率模型，怎么确保评测的可靠性和稳定性？ 考察使用LLM作为评估器时的可靠性、稳定性和偏差控制能力第 20 题请说明 LLM 作为评判者（LLM-as-a-Judge）在哪些场景下可能失效，并解释原因。 考察对 LLM 评估方法局限性的理解与风险判断