人工智能面试题（2026 最新）
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 更新 2026-08-05
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第 181 题SFT 和 DPO 的训练数据是否有重叠？请说明你的判断依据和处理方式。 考察对 SFT 与 DPO 数据关系及数据隔离的理解第 182 题如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务,如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐? 考察在有限 GPU 资源下对推理与训练负载的资源管理、调度策略及性能权衡第 183 题向量检索完成后，如何进行召回？ 考察对向量检索召回阶段的理解与实操第 184 题两个相互独立的预测器分别预测明天涨跌，其正确率均为 0.7。今天两者都预测明天上涨，若给定先验概率 P(明天上涨)=0.5，求明天上涨的后验概率。 考察条件独立、贝叶斯定理及实际预测场景中的概率建模能力第 185 题请解释一下GRPO算法及其原理。 考察对GRPO强化学习算法的理解与原理阐释能力第 186 题在特征工程中，特征筛选、特征交叉和新增特征三者相比，哪个更重要？请说明理由。 考察对特征工程不同环节价值与适用场景的理解，以及平衡能力第 187 题手写代码实现反转单链表 考察链表操作的基本功与边界处理第 188 题请解释大模型推理中KV Cache的原理与作用。 考察对KV Cache机制的理解及其在推理加速中的角色第 189 题Attention机制有哪些常见类型？位置编码有哪些常见方式？ 考察对Transformer核心组件Attention机制和位置编码的分类与原理理解第 190 题请解释语言模型的基本概念，并简要说明其工作原理。 考察对自然语言处理中语言模型核心定义与机制的理解第 191 题多模态大模型训练时，是只训练LLM部分，还是与ViT图像编码模块一起训练？ 考察对多模态模型训练策略、参数冻结与联合训练原理的理解第 192 题介绍一次实车调试中遇到的控制问题及解决过程。 考察实车调试经验、问题定位与迭代优化能力第 193 题AUC是什么？ 考察对AUC概念的准确理解及其与准确率等指标的区别第 194 题请介绍你们实验室完成的一个横向项目，并说明你的具体职责。 考察项目经验真实性与个人贡献的清晰度第 195 题RAG中如何处理非结构化知识与结构化知识的混合检索? 考察RAG架构中融合非结构化与结构化数据检索的设计能力第 196 题在构造偏好数据时，如何保证采样得到的多个response具有足够多样性？ 考察对采样多样性保障方法的理解第 197 题FP16、BF16、FP32、INT8这些数值格式有什么区别？在训练和推理大模型时一般如何选择？ 考察数值格式的精度、范围、硬件支持及其在训练和推理中的选型权衡第 198 题tensor.detach()和tensor.item()有哪些区别，分别对应什么使用场景？ 考察对PyTorch张量操作语义和梯度传播机制的理解第 199 题你如何理解自然语言处理与大数据挖掘之间的关系？ 考察对NLP技术体系及其在大数据场景下应用的理解深度第 200 题请写出逻辑回归（LR）的数学公式，并简要说明各符号的含义。 考察逻辑回归的模型形式与基础数学表达