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3 篇面经24 道面试题

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共 24 道题

排序：

0728
手写一个卷积神经网络。
模型基础与推理模型架构与表示
代码题
进阶
1 篇面经1 个题集来源
6605
大语言模型有哪些主要能力优势与使用局限？
模型基础与推理模型选型与能力边界
概念解释
基础
1 篇面经1 个题集来源
0724
不同基座模型如何影响反思，为什么不用微调后的小模型？
Agent 原理与系统规划、推理与任务执行
比较选型
进阶
1 篇面经
0725
全模态场景中如何实现意图理解？
Agent 原理与系统规划、推理与任务执行
方案设计
进阶
1 篇面经
0726
按文本描述从候选集中匹配内容不准确时如何改善？
RAG 与知识系统召回策略与检索
故障排查
进阶
1 篇面经
11824
模型项目中如何分析 Bad Case、确定优化优先级并验证修正？
AI 应用工程与治理可观测性、稳定性与故障诊断
故障排查
进阶
1 篇面经
15809
请举一类常见 Bad Case，说明定位和优化过程。
AI 应用工程与治理生成质量与幻觉治理
项目深挖
进阶
1 篇面经
16106
绘图 AIGC 系统如何适配不同用户的审美和绘图偏好？
AI 应用工程与治理产品场景、业务价值与交付边界
方案设计
进阶
1 篇面经
16813
AIGC 项目的输入、目标产物和生成形式是什么？
项目与综合面试项目背景、架构与职责
项目深挖
进阶
1 篇面经
16818
OCR 场景为什么选择大模型方案，与传统 OCR 怎样比较？
RAG 与知识系统多模态文档处理
比较选型
进阶
1 篇面经

另有 1 篇多公司合集，可在面经记录中查看。