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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。
全部题目 30 道题
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请说明自注意力层在输入序列长度为 n、每个 token 为 d 维时，注意力得分矩阵的计算复杂度，并解释复杂度来源。
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。27
卷积神经网络中池化层的主要作用是什么？请与激活函数、卷积层、归一化层的职责区分开。
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。28
关于主成分分析（PCA）降维，哪些说法正确？请说明 PCA 的监督性质、优化目标以及对量纲的敏感性。
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。29
评测大模型数学解题能力时，面对约 5200 道带唯一标准答案的中学数学题，最常用的评测指标是什么？为什么不是困惑度？
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。30