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AI算法工程师面试题库

面向AI算法工程师相关面试，围绕深度学习、Transformer、自我介绍、自回归生成、PCA等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

31 道题目建议用时 93 分钟专项面试练习

全部题目 31 道题

考察候选人能否在友好面试氛围中主动推进讨论深度，而不是被动等待提问。

考察对自注意力计算过程与复杂度推导的掌握，能否从矩阵形状和点积次数解释复杂度。

考察对 CNN 各层职责的基本理解，尤其是池化层在空间维度压缩和计算量控制上的作用。

考察对 PCA 基本性质的理解，包括无监督属性、方差最大化目标、主成分线性组合以及标准化必要性。

考察能否根据任务特点选择合适的评测指标，并理解准确率与困惑度衡量对象的差异。

考察对解码器自注意力中掩码机制的理解，能否区分因果掩码与 padding mask 的不同用途。

考察对权重量化、反量化融合、KV Cache 量化及激活量化加速条件的理解深度。