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AI大模型面试必问---大模型微调的六个核心问题

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2026-03-20 16:27:24

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AI大模型面试必问---大模型微调的六个核心问题

24:15

面试官问：RAG准确率怎么从60%提到85%？

04:42

正确打开大模型学习路线

02:10

面试官：agent调用了一个Python代码解释器工具但运行时报错了，你要怎么处理？

04:21

面试官问：RAG，MCP和agent分别解决什么核心问题？工程上怎么协同配合？

04:42

面试官：Agent运行久了记忆撑爆了怎么办？

03:20

面试官：为什么要做query改写有哪些常用策略？

04:42

面试官问:在复杂的 Agent 开发中，如何让大模型稳定且确定地输出结构化结果（如 JSON）？

04:18

面试官问：在RAG系统中，结构化数据 (SQL或表格) 查询的难题怎么解决？

04:00

面试官：如何保证 Agent 调用工具 (Function Calling) 的可靠性？

03:48

面试官：在 Multi-Agent系统中，主 Agent 如何动态派生 Subagent 协同工作？

03:53

面试官：RAG各模块的优化策略有哪些？

04:20

面试官：如何设计具有工程级别的分层prompt模板？

04:50

面试官：大模型究竟是如何获取优质参数的？

04:04

面试官：你觉得RAG为什么会出现幻觉？

04:29

面试官：如果我有100多个工具API把它们的描述全部塞进prompt里，会发生什么？

03:21

面试官问：线性注意力为什么没人用，你能答到第几层？

04:36

面试官：Prompt Engineering能真正操控大模型的内在认知吗？

05:11

假如你从4月开始学习AI Agent，需要多久学会？

01:06

面试官：在多agent协同场景下你怎么保证跨agent结构化数据传递的稳定性？

04:48

面试官：ReAct agent解决复杂问题的核心抓手是什么？

04:35

面试官：如何设计一套agent的上下文取舍方案？

05:59

面试官：如何设计一个企业级的知识库？关键步骤是什么？

04:00

面试官：如果单纯用向量检索(RAG)来做长期记忆，会遇到什么问题你会如何优化检索质量？

04:18

在油管学Agent，也太清晰了吧

01:09

面试官：说说 LambdaMART 究竟是什么? 在真正的RAG系统中，它通常用在哪个环节?

05:10

学AI大模型搞懂这些你就出师了！

00:49

面试官：大模型的function calling是怎么实现的？

05:49

面试官：当上百个 Skill 塞爆 System Prompt 时: 你该如何进行架构重构与优化?

07:11

评论区留言问题：JSON+LaTeX转义地狱

04:51

面试官：主流大模型推理框架VLLM、SGLang、TensorRT-LLM到底该怎么选？

05:53

面试官：Agent架构中的Skill是什么？渐进式披露是如何实现的？

05:35

五一在家无聊，动手做了一个大模型

00:31

面试官：在多轮对话 RAG 中用户说了一句 [那它还有什么优势]?系统如何准确检索？

04:17

面试官：上下文信息太长，如何有效地进行筛选与压缩且保证正确率最大化？

06:23

面试官：讲一下大模型多轮对话的完整优化体系？

05:35

面试官：长文本动辄爆显存!FlashAttention 是如何打破常规将显存占用暴降80%的？

05:02

面试官：当 Agent(智能体) 结合 RAG 时，其中的工具(Tools)应该怎么设计?

05:25

面试官：Agent 的 RAG要怎么处理复杂 PDF

05:25

面试官：多模型支持架构怎么设计?

04:58

面试官：大模型应用中 Agent 和 Workflow的核心区别是什么？

04:19

面试官：请描述一下模型量化的核心原理是什么？

05:04

面试官：如果去掉多头只用单头，Transformer 会出现什么核心问题？

04:29

字节Agent二面，你会多少题？

06:34

面试官问：什么场景必须用GraphRAG？

04:30

面试官：Agent 长期记忆哪些信息值得写入数据库？

02:45

面试官：多模态Rag图片检索如何实现？

04:13

面试官：Agent 把错误信息写进记忆后要怎么办?

06:37

AI Agent 面试题：Agent 幂等性

05:15

鹅厂二面：Agent如何加载海量Skill？

03:56

面试官：当大模型遇到几百页的 PDF 合同上下文窗口不够用了怎么办？

05:19

面试官：RAG怎么做【热更新】？

05:14

面试官：大模型为什么不用 Dropout？

04:37

面试官：Temperature=0为什么输出还会不同？

08:32

面试官：SFT 之后做 RL为何先变差再变好？

07:10

面试官：Agent 什么情况下必须回到人工？

08:58

面试官：大模型幻觉怎么破？

06:43

面试官：RAG 的Top-K到底怎么调？

06:40

面试官：MCP 协议为什么要接入OAuth 2.1？

07:24

面试官问：RAG系统怎么处理 Word 和 PDF

04:58

面试官：MCP协议解决了Agent开发中的什么痛点？

05:45

面试官：JSON 输出怎么做才稳？

08:15

多agent-分工/交接/ 验证

07:17

高德 Agent 研发面，记忆和评测问很细#agent #互联网大厂 #人工智能 #ai大模型 #ai编程

13:51

面试官：长链路 Agent，架构怎么选？

05:41

面试官：RAG 系统中常见的文档切割策略有哪些？

07:13

面试官：Agent 系统为了降低 Token 消耗，如何设计上下文压缩与摘要的触发频率？

07:04

面试官：Function Calling、MCP、A2A到底有什么区别与联系？

06:06

面试官：Agent 意图识别小模型还是纯规则？

05:27

面试官：MCP 无状态化意味着什么？

06:20

什么是 ReAct

06:22

面试官：Agent工具误调用怎么优化？

03:48

面试官：如何利用大模型对用户的原始提问进行改写、拆解或扩展？

02:49

面试官：如果 API的 Schema 在运行中发生微调，Agent 如何自适应更新？

07:27

面试官：Agent 陷入自我纠错死循环有哪些工程化检测与跳出策略?

07:41

面试官：什么时候用 MCP？什么时候用 Skill？

03:02

面试官：模型怎么“知道”该调用哪个函数？

05:02

面试官：RAG 系统中，切分不合理导致召回差，如何排查与解决？

06:11

面试官：RAG系统里跨页表格语义为何被切断？

05:19

腾讯Al Agent暑期实习十四连问(研究生)

05:38

A2A 与 MCP安全边界的重构

04:46

AI反复修不好一个Bug怎么办？

05:38

面试官：Agent系统中上下文窗口溢出怎么办？

05:58

面试官：rag系统中数据库是怎么构建的？

06:16

第6集--AI应用开发常问的面试题

06:28

大模型的位置编码为什么必需？

05:19

面试官：Skill 数量过百如何保证Agent 调用命中率？

05:39

面试官：Overlap 与父子文档能互相替代吗？

04:29

Prompt工程还有用吗

05:04

面试官：如何约束Agent 行为？

06:44

面试官：多Agent之间如何避免冲突？

05:22

面试官：Top K设多少？

03:45

企业报销与财务审计 Agent

06:32

面试官：Function Calling和Tool Calling到底有啥区别？

02:39

Agent死循环防御机制

04:16

面试官：企业几百页PDF的RAG处理？

03:20

LLM Wiki与Ontology：企业Agent的大脑之争

03:39

面试官：RAG权限管控怎么设计？

05:11

面试官：大模型流式输出为什么选SSE而不是WebSocket？

03:22

面试官：RAG中，Rerank解决什么问题？

04:57

面试官：怎么让大模型稳定输出 JSON 格式？

03:05

面试官：模型什么时候该说不知道? 拒答阈值到底怎么定?

04:30

面试官：如何做模型路由？

04:09

面试官：Agent效果不好，该微调嘛？

04:09

面试官：RAG拒答问题排查，怎么解决？

04:13

面试官：LLM-as-a-judge的偏差怎么控制

04:13

Agent执行外部操作时怎么做幂等？

05:03

Agent系统里工具调用失败，你怎么重试、怎么兜底

05:23

Embedding与生成模型分词器不一致的工程问题

05:22

面试官：Few-shot示例怎么选？

05:29

面试官：少样本示例应该放在system、user还是assistant？

05:40

面试官：Lost in the Middle是什么？

05:36

面试官：为什么长上下文不意味着“全部塞进去”

05:06

面试官：RoPE、ALiBi和绝对位置编码分别解决什么？

05:21

面试官：ReAct的原理与局限

05:47

面试官：TTFT和TPOT分别受什么影响？

05:49

用三分钟解释Transformer推理的两阶段

04:00

System prompt你怎么组织？

04:07

面试官：如何防止Agent死循环？

05:37

思维链CoT的增强方案，Self-Consistency怎么做？

05:00

Agent经典架构Plan-and-Execute的“计划过死”是什么，该怎么避免？

05:49

Agent系统中，如何评测工具调用？

06:15

RAG检索阶段，BM25和向量检索为什么互补？

05:22

面试官：Agent的意图路由怎么设计？

05:22

面试官：为什么要用MCP，不直接用Skill或者本地Tools？

05:09

几万人同时跟AI对话提问，它为什么还能做到秒回？

03:30

面试官：通用的Agent都这么强了，为什么还要自己开发Agent？

03:57

LangChain、LangGraph、Deep Agent，三者的区别和联系

04:29

字节新鲜出炉的Agent面试夺命十连问

06:43

RAG多查询和分解检索分别怎么做？

04:18

RAG和Agent记忆到底有什么区别？

04:45

Agent长任务怎么管控？写好Prompt 真的有用吗？

05:37

Agent Loop的最小结构是什么？

05:23

Agent任务执行意外中断如何从断点恢复执行?

04:43

多个Agent能不能通过MCP协议共享同一个有状态会话

05:42

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