人工智能面试题 · 技术选型 · PyTorch
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 32 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · PyTorch
考察点
技术栈
第 21 题想要做模型部署推理加速应该如何学习？ 考察对模型部署推理加速领域的知识体系构建与学习路径规划第 22 题请介绍几种常用的推荐系统深度学习模型及其适用场景。 考察对推荐系统深度学习模型的掌握程度与场景理解第 23 题请介绍常见的量化方法、原理及适用场景，并分析它们在计算复杂度和精度损失上的差异。 考察对量化方法原理、适用场景及复杂度与精度权衡的理解第 24 题请介绍你了解的精排模型及其工作原理 考察推荐或搜索系统中精排模型的技术理解与原理掌握第 25 题ReLU激活函数的缺点、改进方式，以及导数突变点会导致什么问题？ 考察激活函数选型、梯度问题与改进方案的理解第 26 题你如何看待MindSpore与PyTorch这两种深度学习框架，它们各自的特点和适用场景是什么？ 考察对主流深度学习框架的对比分析与技术选型能力第 27 题你在训练模型时用了什么优化器？请介绍Adam和AdamW，并说明相较SGD有哪些改进。 考察对优化器原理的理解及选择依据第 28 题训练大模型的框架都有哪些呢？ 考察对深度学习框架及其在大模型训练场景中的适用性的了解第 29 题是否使用过DDP和DeepSpeed？请说明二者的区别。 考察对分布式训练框架的理解与实际使用经验第 30 题PyTorch进行多GPU并行训练了解吗?有哪些方法? 考察PyTorch多GPU并行训练的常见方式与适用场景第 31 题请列举你常用的深度学习框架，并说明在什么场景下选择它们。 考察对主流深度学习框架的熟悉程度及技术选型能力第 32 题请详细介绍YOLOv5的网络结构、训练技巧和性能特点。 考察对YOLOv5目标检测算法的理解深度与细节掌握