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 581 题如何加速LSTM的训练？ 考察对LSTM训练瓶颈的理解及优化策略第 582 题如何提升Agent的快速响应能力？ 考察Agent系统响应延迟优化的思路与技术手段第 583 题请详细说明你负责的量化部署流程，以及你对 gridsample 算子的优化和底层定义的理解。 考察量化部署流程的掌握程度、算子优化思路及底层实现的理解第 584 题为什么思维树（ToT）在实际落地中比较困难？ 考察对ToT工程化挑战的理解与风险识别能力第 585 题在LoRA训练的时候,用多少资源,用的什么卡,占用多少显存,一个模型有哪些模块是占用显存的,分别分析一下占用大小 考察对LoRA训练资源需求、GPU显存占用构成及模型各模块显存分布的深入理解第 586 题在长文本场景下，M-RoPE 相比原始 RoPE 带来了哪些具体优势？ 考察对 M-RoPE 在实际场景中收益的理解，强调效果与边界第 587 题在项目中使用YOLOv5时，你采用了什么模型规格（如n/s/m/l/x），并如何根据场景进行选择？ 考察对YOLOv5模型系列的理解及技术选型能力第 588 题在数据竞赛中，当大家的模型方案接近时，你如何寻求进一步的性能提升？ 考察在模型趋于同质化时寻找差异化提升点的能力第 589 题在部署或优化推理服务时，你自己做过哪些具体的 KV-cache 或推理优化？ 考察候选人实际工程优化能力和项目经验第 590 题在你的项目中，有用到合成数据或数据增强方法吗？效果如何？ 考察候选人对数据增强与合成数据的实践理解和效果评估能力第 591 题做网络优化前有考虑先从特征统计层面做优化吗？ 考察网络优化前的系统思考与特征工程铺垫第 592 题请描述你在实际项目中如何调整数据分布的，具体做了哪些操作？ 考察分布式系统中数据分布调整的实践方法与理解第 593 题针对KNN算法因计算量过大而效率低下的问题，有哪些常用的优化策略或替代方案可以缓解这一缺陷？ 考查对KNN算法计算瓶颈的理解及常见优化手段的掌握程度。第 594 题在使用高斯核的SVM模型中，是否需要对输入特征进行归一化处理？请解释原因。 考察对SVM高斯核函数原理的理解，以及特征尺度对模型性能的影响。第 595 题请说明在数据降维过程中，奇异值分解（SVD）起到了哪些具体作用？ 考察对SVD原理及其在降维中应用的理解，包括数学基础与实际效果。第 596 题在深度学习模型的调参工作中，应该如何确定Batch的大小？ 考查对深度学习训练中Batch Size选择策略及其影响的掌握程度。第 597 题在训练 Word2Vec 模型时，为了提升效率，通常采用哪些加速优化手段？请列举并简要说明其原理。 考查对 Word2Vec 训练加速技术的理解，包括层次 Softmax、负采样等方法的机制与适用场景。第 598 题请描述 hierarchical softmax 的工作原理，并说明其相较于标准 softmax 的主要优势在哪里？ 考察对 word2vec 中 hierarchical softmax 机制的理解及其优化背景。第 599 题在目标检测任务中，针对小目标检测准确率低的问题，你会采用哪些有效的策略或方法来提升检测性能？ 考查候选人对小目标检测难点和解决方案的掌握，包括数据增强、网络结构、训练策略和后处理等。第 600 题在AI项目中，怎样依据计算需求来挑选并组合合适的硬件与软件架构，从而保证高效的计算效率？ 考查候选人对AI项目硬件与软件架构选型的系统性思考与实际项目经验。