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
筛选题目
考察点
技术栈
第 621 题CLIP学习的范式,是如何构造正负样本对,如何进行对比学习 考察CLIP模型的对比学习机制，包括正负样本构造和损失函数设计第 622 题如何在互联网海量信息中获得有用信息？ 考察信息搜索、筛选和评估能力第 623 题请实现最长递增子序列（LIS）的求解，并说明时间与空间复杂度。 考察动态规划与贪心二分在最长递增子序列问题上的建模和复杂度分析第 624 题KL散度和交叉熵（CE）在概念上的区别是什么？ 考察对信息论基础概念的理解与区分第 625 题在训练 DPO（Direct Preference Optimization）模型时，你通常会选择哪些主流的机器学习或深度学习库？请说明理由。 考察对 DPO 训练相关技术栈的了解及工具选型能力第 626 题请具体分析哪个用户群体对业务指标的增长贡献最大。 考察基于数据拆解用户群体贡献度的分析能力第 627 题你如何跟进和评估最新的对齐方法（如 KTO、IPO、ORPO）？是否在你的项目中尝试过？ 考察对对齐方法前沿动态的敏感度和选型能力第 628 题在Transformer框架下，CV、NLP、语音是否可能实现“大一统”？ 考察对Transformer统一架构潜力的理解与跨模态技术判断第 629 题请谈谈你对混合专家模型（MoE）的理解，包括其核心思想、主要优势以及潜在挑战。 考察对MoE架构原理、优缺点及挑战的理解深度第 630 题请实现快速排序算法，并说明其时间复杂度和空间复杂度。 考察排序算法原理、递归实现能力及复杂度分析第 631 题GPT 的 decoder 是怎么构成的？ 考察对 GPT 解码器内部结构、每一层职责及整体串联的理解第 632 题请解释负载均衡的概念及其主要作用。 考察对负载均衡基本原理和价值的理解第 633 题TensorRT是如何部署、加载模型并进行推理预测的？ 考察对TensorRT部署流程、模型加载及推理执行的理解第 634 题请手写代码解决买卖股票的最佳时机问题（只能进行一次买卖），并说明时间复杂度和空间复杂度。 考察经典动态规划问题的基础编码能力与复杂度分析第 635 题学校课题。谈谈对LQR的理解、特点和适用范围，与PID、MPC的区别。 考察控制理论基础、算法对比和适用场景判断。第 636 题你是否了解大模型？请谈谈你的看法。 考察对大模型技术的基本认知、应用趋势和个人理解深度第 637 题如果不进行微调，有哪些替代方案？何时可以接受不微调？ 考察对大模型适配方式的整体视野和权衡能力第 638 题请介绍 RAG 的完整流程，并说明构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响。 考察对 RAG 全流程的掌握及对向量检索中时效性问题的处理能力第 639 题请说明交叉熵和 KL 散度在概念和数学上的区别与联系。 考察对信息论度量在机器学习中应用的理解第 640 题请解释IPOPT求解器的核心求解原理，以及它在非线性优化中的应用。 考察对IPOPT内点法原理的理解