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AI基础设施工程师面试题库

面向AI基础设施工程师相关面试，围绕张量并行、模型并行、MoE、性能分析、算法等主题展开练习，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。

34 道题目建议用时 102 分钟专项面试练习

全部题目 34 道题

考察候选人对项目的整体把握能力，以及对 Copy-on-Write 这一具体技术点的深入理解。

考察候选人对 C++ 核心特性的掌握程度，特别是多态的理解和应用能力。

考察候选人对基础排序算法的掌握程度，包括时间复杂度和稳定性。

考察候选人对计算机网络基础知识的掌握，特别是对分层模型和数据链路层的理解。

考察候选人的项目经历真实性、技术深度、问题解决能力以及沟通表达能力。

考察候选人对检索算法和相似度计算的理解，以及在实际场景中的应用能力。

考察候选人对不同文件格式的理解以及在实际RAG系统中的文本分块策略设计能力。

考察候选人对主流预训练语言模型的理解，以及在实际应用中的选型能力。

考察候选人对Python基础知识的掌握程度，包括对象比较、身份比较和拷贝机制。

考察候选人对张量并行核心原理的理解，包括权重切分方式、通信模式以及在不同模块中的应用。

考察候选人对张量并行扩展性的理解，是否清楚通信开销、计算效率等因素对训练速度的影响。

考察候选人对数据并行和张量并行的理解，以及在实际集群扩容中的决策能力。