人工智能面试题（2026 最新）
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 更新 2026-08-05
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第 561 题你如何看待面试官岗位对候选人的要求，并结合自身情况说明你为何适合该岗位？ 考察岗位认知、自我认知及人岗匹配度第 562 题query改写之后改写成什么形式去召回？ 考察对信息检索中查询改写与召回机制的理解第 563 题请谈谈多任务学习中MMoE和PLE的区别，以及解决跷跷板问题还有其他哪些方法？ 考察多任务学习架构设计、跷跷板问题的成因与解决思路第 564 题请介绍一个你参与过的新闻推荐系统项目，重点说明你在其中的职责、技术方案和效果。 考察项目理解、技术实现与结果复盘第 565 题有没有强化学习的实践经验？ 考察强化学习的实际应用能力与项目落地经验第 566 题请比较 PPO、DPO 和 GRPO 三种强化学习算法在训练 LLM 时的核心区别，并说明各自的适用场景。 考察对主流强化学习微调算法的原理理解和选型能力第 567 题请解释预训练模式（next token prediction）与 SFT 的核心区别，并说明 SFT 的损失计算方式。 考察对语言模型预训练与监督微调机制的理解第 568 题常规的分类问题评价指标有哪些？ 考察分类模型评价指标的掌握程度及适用场景理解第 569 题大模型训练通常包含哪些主要阶段？ 考察对大模型训练流程的整体认知第 570 题请解释缓存穿透和缓存击穿的区别，并说明各自的常见解决方案。 考察对缓存异常场景的识别、区别和解决方案的掌握第 571 题谈谈你对 MMoE 架构的理解，并说明它相较于传统多任务学习模型的改进点。 考察对 MMoE 模型结构及演进逻辑的理解第 572 题请解释自注意力机制和交叉注意力的区别，并说明为什么在缩放点积注意力中要对点积结果除以根号d。 考察对注意力机制原理的理解，包括自注意力和交叉注意力的区别，以及缩放因子的作用第 573 题请解释拉格朗日乘数法、KKT条件、影子价格和互补松弛性这几个运筹学概念，并说明它们之间的联系。 考察对运筹优化核心概念的理解与关联能力第 574 题如何自动挖掘和构建视频标签体系？ 考察对视频内容理解与标签体系构建方法的掌握第 575 题结合你的理解，谈谈什么是数据？ 考察对数据基本概念和本质特征的理解第 576 题有哪些缓解大语言模型幻觉的工程方法？ 考察针对幻觉问题的实际解决手段与权衡第 577 题请解释动态规划的核心思想，并举例说明如何应用它解决问题。 考察动态规划的核心思想理解和应用能力第 578 题请介绍DIN和SIM模型在推荐系统embedding中的应用。 考察对推荐系统embedding模型的理解与原理掌握第 579 题美观度和清晰度怎么衡量？ 考察对界面视觉质量和可读性的客观评估方法第 580 题请介绍你参与的项目最终达成了哪些效果，以及在推进过程中遇到过什么难题？ 考察项目成果梳理、问题识别与解决能力