职位题库

AI应用大模型工程师面试题库

面向AI应用大模型工程师相关面试,围绕Agent、架构设计、系统对比、记忆管理、系统设计等主题展开练习,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

Transformer 为什么通常使用 LayerNorm 而不是 BatchNorm?

考察候选人对 Transformer 架构中归一化选择的理解,以及 BatchNorm 在序列建模中的局限性。
02

ReAct 框架中错误传递和循环漂移如何产生,如何缓解?

考察候选人对 ReAct 智能体框架的深入理解,特别是多步推理中错误累积和循环漂移的成因与解决方案。
03

Self-Consistency 和推测解码分别是什么,适用于什么场景?

考察候选人对大模型解码策略的理解,包括 Self-Consistency 的推理增强和推测解码的加速原理。
04

你的 Agent 记忆系统是如何管理的?

考察候选人在实际项目中设计 Agent 记忆系统的经验,包括短期与长期记忆、存储、检索和更新策略。
05

请介绍 Agent 的主流架构,并说明各自优缺点。

考察候选人对 Agent 架构模式的了解,如 ReAct、Plan-and-Execute、多智能体等,以及实际选型能力。
返回面试题库