人工智能面试题 · 技术原理
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 8649 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理
考察点
技术栈
第 181 题请解释你对面向对象中多态的理解。 考察面向对象多态的核心概念、实现方式与适用场景第 182 题请介绍你的C++技术水平，包括实际运用和独立完成的项目。 考察C++技术能力与实际项目经验第 183 题请手写实现多头注意力的核心计算过程。 考察对自注意力机制、多头拆分与拼接的编码实现能力第 184 题推理加速：vLLM中使用了哪些关键技术（如PagedAttention、KV Cache）来优化推理？ 考察对vLLM推理优化核心技术原理的理解与掌握第 185 题在MoE架构中，为什么通常采用多个专家网络（Mixture of Experts）的设计？ 考察对MoE架构设计动机与优势的理解第 186 题请谈谈你对自然语言处理领域的整体了解，包括主要任务、技术方向以及你熟悉的工具或模型。 考察对NLP知识面的广度、系统性理解及与实际经验的结合第 187 题一句话概括precision、recall、AUC指标和应用场景 考察二分类评估指标的定义、侧重差异及适用场景理解第 188 题请介绍你熟悉或使用过的心理学开放场景生成基准 OpenPSG 的技术特点。 考察对 OpenPSG 基准设计理念、数据结构和评估方式的理解第 189 题请分别说明DPO和PPO的原理，以及它们之间的主要区别。 考察对强化学习优化算法DPO与PPO原理的理解和辨析能力第 190 题如何解决MMOE输出特征一样，专家的参数最终会趋于一致的现象？ 考察对MMOE模型原理、专家同质化问题及其缓解方法的理解第 191 题多任务学习相比单任务学习有哪些优势？ 考察对多任务学习核心收益和适用条件的理解第 192 题请写出 TD 误差的更新公式，并解释其含义。 考察 TD 误差的定义与更新表达式第 193 题请描述PSO粒子群优化算法的执行过程，并说明惯性因子w的变化规律及原因。 考察对PSO算法流程和惯性权重调参机制的理解第 194 题给定一个有序数组经左移若干位后得到的新数组，请编写代码找到目标值 target 的下标。 考察二分查找的变体应用与边界条件处理第 195 题请介绍你在项目中如何处理JSON数据格式，并说明在Python中解析和生成JSON的常用方法。 考察对JSON数据格式的理解及Python中json库的使用能力第 196 题梯度消失的原因和解决办法 考察对深度网络梯度消失机理及常用对策的理解第 197 题为什么对大模型进行微调会有效果？ 考察对大模型训练范式、迁移学习原理和微调机制的理解第 198 题请介绍FLUX模型的结构，并说明它在生成模型中的主要优势。 考察对FLUX生成模型架构的理解及相比其他生成模型的核心优势第 199 题请说明Agent的链路是否为pipeline结构？ 考察对Agent内部处理链路结构设计的理解第 200 题请介绍LLaMA模型的核心架构特点与训练方法。 考察对大语言模型架构与训练方法的理解