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AI全栈面试题库

面向AI全栈相关面试,围绕前端技术、数据建模、高并发、系统设计、架构选型等主题展开练习,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。

5 道题目建议用时 15 分钟专项面试练习

全部题目 5 道题

01

请先做一下自我介绍,并说明上一段实习为什么没有转正、目前还在面试哪些公司。

考察候选人的表达条理性、求职动机是否清晰,以及实习未转正的原因是否合理、是否影响稳定性判断。
02

介绍实习期间负责的项目:业务背景、用户量、你的具体职责,以及遇到的最大技术挑战和解决方式。

考察候选人能否从业务价值出发讲清项目,区分个人贡献与团队成果,并深入还原技术难点的解决过程。
03

你们如何做模型选型?为什么不同复杂度任务用不同模型,规划阶段用强模型、执行阶段用低成本模型是否合理?如何评测输出质量与稳定性?

考察候选人对LLM选型的成本-效果权衡理解,以及是否具备可落地的评测方法论。
04

介绍一个个人项目:功能与应用场景、数据来源、是否支持完整注册登录,以及为什么采用分布式架构而非单体架构。

考察候选人对个人项目的真实掌握程度,以及架构选型是否有依据而非堆技术。
05

你的项目前端用了什么框架?核心业务数据如何存储和组织?哪些场景可能出现高并发,如何应对?

考察全栈广度与深度:前端选型理由、数据模型设计能力,以及高并发场景的识别与应对方案。
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