人工智能面试题 · assessment:security-awareness
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 28 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：assessment:security-awareness
考察点
技术栈
第 1 题微调Llama2时，你的数据清洗逻辑是什么？ 考察数据清洗流程与关键步骤第 2 题如何控制AIGC内容的生成？ 考察对AIGC内容可控性、稳定性和安全风险的认知第 3 题微调数据中常用哪些数据清洗方法？ 考察数据清洗的实用技术和质量意识第 4 题如何理解大模型安全？请列举其包含的主要方面。 考察对大模型安全范畴的整体认知和结构化表达能力第 5 题请谈谈你对数据保护官（DPO）这一角色的理解。 考察对数据保护官职责、合规要求及组织定位的理解第 6 题怎么解决模型输出有害的问题？ 考察对模型安全性治理的理解和系统性防御能力第 7 题请介绍一次你使用AI工具完成代码安全检测的经历。 考察实际使用AI工具进行代码安全检测的实践、方法及结果第 8 题MCP怎么保证安全性和合规性 考察对MCP协议安全机制和合规风险的理解第 9 题在人脸编辑模型训练中，数据清洗的流程通常包括哪些步骤？ 考察数据清洗的通用流程与对人脸数据特性的理解第 10 题请描述你在项目中实现权限校验的方案，包括设计思路和关键细节。 考察权限校验的设计能力、技术选型和安全意识第 11 题什么是中间人攻击？如何防范？ 考察对中间人攻击原理的理解及安全防护措施的掌握第 12 题HTTP和HTTPS有哪些区别？ 考察对HTTP与HTTPS在安全性与机制上的差异理解第 13 题在Agent产品中，如何从技术设计上降低生成内容在合规与隐私方面的业务风险？ 考察对Agent输出风险的系统识别与工程化防控能力第 14 题科研、代码、论文等场景下怎么使用GPT? 考察候选人如何有效利用AI工具提升科研与编码效率，以及其边界意识第 15 题除了准确率，测试Agent系统时还会覆盖哪些对抗性或边缘case？请举例说明。 考察对Agent系统边界和对抗场景的设计能力第 16 题大模型容易 reward hacking，如何解决？ 考察对大模型训练中奖励欺骗问题的理解及解决方案第 17 题用户怎么获取大模型的有害信息？ 考察对安全对齐、滥用路径和防御措施的理解第 18 题实习时是如何编写Dockerfile的？ 考察容器化实践、镜像构建优化与安全意识第 19 题在设计奖励函数时，你是如何考虑安全性的？ 考察奖励函数设计中安全风险的识别与规避第 20 题在训练或部署大语言模型时，如何实现并保证模型的可控性？请结合具体技术手段说明。 考察对模型可控性技术手段的系统理解与实践把握