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 601 题当大模型API的响应延迟超过1秒时，有哪些前端优化手段可以用来保障用户体验？ 考察候选人在面对后端高延迟时，如何从前端角度提升用户感知体验与系统可用性。第 602 题在 RAG 应用中，为了提升检索精度，数据清洗与预处理环节应如何进行？ 考查候选人对 RAG 数据管道中数据质量管理的理解与实践能力。第 603 题在机器学习模型微调完成后，我们应通过哪些维度和具体指标来评估微调效果是否符合预期？请阐述评估方法与判断标准。 考查对微调效果评估指标和评估方法的掌握程度。第 604 题假设一个GPU集群每秒能处理1000个token，当有1000个用户同时发起并发请求时，每个用户获得的响应性能是否真的降低到每秒1个token？请从系统性能分析的角度，讨论如何定位和评估性能瓶颈。 考察对并发场景下系统吞吐与延迟关系的理解，以及性能瓶颈的分析方法。第 605 题在AI Agent的架构中，如果工具调用的返回结果非常大，超出了上下文窗口或导致性能下降，应当采用哪些策略来应对？请列举几种实际可用的处理方法。 考查对AI Agent系统中工具调用结果管理的理解，特别是处理大规模返回值的工程策略。