全部题目

模型、RAG、Agent与工程面试题一网打尽，配套答案解析与延伸追问。

1718

实习评测针对哪些场景、目标是什么，评测集如何构建？

AI 应用工程与治理评测体系与实验设计

项目深挖

进阶

3 篇面经 1 个题集来源

1720

人工如何进行评测问题归因，归因标准是什么？

AI 应用工程与治理生成质量与幻觉治理

项目深挖

进阶

2 篇面经 2 个题集来源

1725

如何为云端 Agent 的输出设计安全校验方案？

AI 应用工程与治理安全、权限与人工介入

方案设计

进阶

1 篇面经 3 个题集来源

1748

Cross-Attention 中 Q、K、V 分别来自哪里？

模型基础与推理Transformer 与注意力

原理机制

基础

1 篇面经 3 个题集来源

1789

工具持续超时时应该如何处理？

Agent 原理与系统工具调用与 Function Calling

故障排查已有答案

进阶

1794

删除缓存后大量请求同时访问数据库，如何避免把数据库打垮？

软件工程基础Redis 与缓存

方案设计

进阶

1816

工具很多时，如何通过工具索引、子 Agent 或小模型筛选工具？

Agent 原理与系统工具调用与 Function Calling

方案设计已有答案

进阶

3 篇面经 1 个题集来源

1848

LoRA 主要解决什么问题，节约哪些资源，为什么能节约？

模型训练与对齐参数高效微调

原理机制

进阶

1 篇面经 3 个题集来源

1849

LoRA 的 Rank 参数是什么含义，增大会带来哪些问题？

模型训练与对齐参数高效微调

原理机制已有答案

进阶

2 篇面经 2 个题集来源

1850

是否遇到 memory、data 或 CPU/GPU bound，发生在训练还是推理？

模型训练与对齐分布式训练与计算硬件

项目深挖

进阶

3 篇面经 1 个题集来源