人工智能面试题 · 风险判断 · LLM
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 40 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断 · LLM
考察点
技术栈
第 21 题你认为当前大模型的能力上限主要受哪些因素限制？未来可能的突破方向在哪里？ 考察对大模型技术边界、局限性与发展方向的系统性理解第 22 题怎么解决大模型幻觉？ 考察对大模型幻觉成因、检测与缓解手段的系统理解第 23 题如果你只能选择一种压缩方法让70B模型快速上线，你会怎么选？请说明取舍理由。 考察在约束下做技术决策与权衡的能力第 24 题什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题？ 考察对大模型幻觉概念的理解与工程化缓解手段第 25 题你在做微调的时候，怎么解决遗忘的问题？ 考察对微调过程中灾难性遗忘问题的理解与应对能力第 26 题你认为通用大模型和垂类小模型未来会形成怎样的分工？ 考察对AI模型生态演化趋势的洞察和逻辑推理能力第 27 题请介绍大模型与推荐系统结合的最新研究成果或业界实践。 考察对大模型在推荐系统中应用的前沿进展与理解深度第 28 题如何评估一个大型语言模型（LLM）的质量？请列出你认为重要的评估维度、常用方法，并说明各自的适用场景。 考察对LLM评估维度的系统理解、方法掌握与实际适用性判断第 29 题你微调 LLM 时的训练数据量大概是多少？如何确定这个量级？ 考察对数据规模影响微调效果的理解第 30 题当使用不常见语言或领域术语时,分词效果不佳如何应对? 考察对分词局限性的理解及实际处理策略第 31 题除了大模型幻觉，目前大模型还存在哪些问题？ 考察对大模型局限性的整体认知和系统性思考第 32 题如何评估一个大型语言模型（LLM）的综合能力？ 考察对LLM评估方法论、指标和实际应用的理解第 33 题如何缓解大模型幻觉？ 考察对幻觉抑制方案的系统性掌握第 34 题你如何看待大模型幻觉？它一定是弊端吗？ 考察对幻觉的辩证理解和价值判断第 35 题在DPO训练中，你遇到过不收敛的问题吗？如何排查和解决？ 考察DPO训练不收敛的排查思路与解决能力第 36 题在构建或使用Agent系统时，如果遇到Agent幻觉编造出不存在的工具或函数，你通常如何定位和解决这类问题？ 考察对LLM Agent工具调用幻觉的识别、排查与防范能力第 37 题如何防止客服对话场景中的大语言模型出现串台问题？ 考察对 LLM 多轮对话中上下文隔离与记忆管理的能力第 38 题在设计一个基于大语言模型的 Agent 时，你认为主要的技术难点有哪些？ 考察对 Agent 系统核心挑战的理解与结构化分析能力第 39 题对于大模型生成的回答，如何评估其真实性？ 考察真实性评估的方法与指标设计第 40 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