人工智能面试题 · 性能优化
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 605 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 521 题为什么当前主流大型语言模型普遍采用Decoder-only架构？ 考察对LLM架构选型背后工程与理论权衡的理解第 522 题在Transformer中，如何降低注意力机制的计算复杂度？ 考察对注意力机制复杂度问题的理解及优化方案第 523 题如何优化相机拍摄的时延？ 考察对相机拍摄链路中时延来源的分析和优化能力第 524 题请说明项目中向量库的构建细节，包括数据预处理、向量化方式和索引选择。 考察 RAG 中文档切分、Embedding 和向量检索的实际经验第 525 题如果Agent推理API需要低延迟响应，你会从哪些方面做系统级优化？ 考察对推理服务端到端延迟的识别与系统化优化能力第 526 题讲解一下 Qwen 的滑动窗口注意力机制，计算量是多少？ 考察对滑动窗口注意力原理与计算复杂度的理解第 527 题DeepSeek 用的 MLA（Multi-head Latent Attention）注意力机制是如何实现的？ 考察对 MLA 压缩注意力机制原理的理解第 528 题手撕代码：实现编辑距离算法，分析时间和空间复杂度，并讨论如何优化空间复杂度。 考察动态规划算法实现、复杂度分析及空间优化能力第 529 题搜索引擎召回的top-k值是固定还是模型选择？ 考察对检索系统召回阶段top-k设定原理的理解第 530 题在手机端算力受限场景下，如何设计视频超分技术的整体方案？ 考察移动端算力约束下的视频超分系统架构与关键技术选型第 531 题Transformer在多头自注意力计算中有什么优化方法？ 考察对自注意力计算瓶颈的理解及常用优化手段第 532 题请简述Transformer的架构、注意力机制的公式以及QKV cache的作用。 考察对Transformer核心机制的理解及工程优化意识第 533 题请举一个你项目中实际使用组合索引的例子，并说明为什么选择这些字段。 考察候选人在实际项目中设计组合索引的决策过程第 534 题请介绍一次你使用 CUDA 编程的经验，包括你负责的部分和遇到的挑战。 考察 CUDA 编程的实际经验、并行计算理解和问题解决能力第 535 题使用 LoRA 微调完成后，推理时是否需要额外挂载 LoRA 适配器？ 考察对 LoRA 推理部署与权重合并的理解第 536 题大模型训练时采用什么padding方式，为什么？ 考察对序列填充策略及其对训练效率和注意力机制影响的理解第 537 题请介绍你对大模型推理中 KV Cache 的理解，包括它的作用、存储内容以及可能带来的问题。 考察对大模型推理优化核心机制的理解深度第 538 题业界通常如何解决超长上下文的挑战？以 Qwen 为例，其采取了哪些关键方案？ 考察超长上下文的技术方案、业界实践和对具体模型实现的理解第 539 题在多模态预训练中，关键优化手段有哪些以应对高分辨率输入？ 考察对模型架构和训练策略优化的系统性理解第 540 题你如何评估和优化训练时长？训练过程遇到了哪些问题？ 考察对训练效率与瓶颈的分析及解决问题的能力