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面试官问：AI Agent 越权操作如何彻底杜绝？

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2026-04-14 16:30:27

作者声明：个人观点，仅供参考

整理制作不易，大家记得点个关注，一键三连呀【点赞、收藏、转发】感谢支持~ 全套AI大模型笔记/学习路线/全套面试真题自取： https://www.bilibili.com/opus/1182496056735170598?spm_id_from=333.1365.0.0

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面试官问：你们是怎么准备向量数据，并最终入库的？

04:37

面试官问：“Temperature=0的时候，输出结果还会不一样？”

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面试官问：“长上下文 (Long Context) 最终会杀死RAG 吗？”

04:40

面试官问：在构建一个长期陪伴型 AI 角色时，如何设计记忆机制？

03:47

面试官问：为什么transformer架构在处理超长上下文时会变慢？

04:38

面试官：请简述Prompt Engineering 与Context Engineering 的核心区别

04:51

面试官问：“大模型微调时，显存到底怎么估算？要是跑着跑着显存爆了（OOM），你有什么方案？

03:44

面试官问：你的 RAG 系统是怎么进行 Query 改写的？

04:51

面试官问：业务对Latency要求极高，不允许过长Prompt，如何设计提示词压缩方案？

03:50

面试官问：“请你详细谈谈预训练、SFT 和 RLHF 之间的关系。一定要按照这个步骤来吗？

04:54

面试官：何为微调？又为何微调？

05:11

大模型的 Function Calling（函数调用）到底是怎么实现的？底层原理是什么？

04:25

面试官问：你如何从 0 到 1 设计一套自动化评估体系，确保Agent上线后业务不崩盘？

04:19

面试官问：为什么现在的通用大模型几乎清一色采用了Decoder-only（纯解码器）架构？

04:40

面试官：请谈谈向量化和词嵌入的本质区别，以及它们是如何演进的？

04:36

面试官：为什么大部分模型都有升维降维操作？

04:53

面试官：为什么思维链（COT）能显著提升大模型的推理能力？

04:34

面试官：在复杂的Agent开发里，如何让大模型稳定且确定地输出结构化结果？

04:43

面试官： “在实际业务场景中，多轮对话怎么优化用户体验？”

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面试官问：为什么Attention自注意力机制一定需要Q、K、V这三组参数？

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大模型大厂面试题精讲：RAG技术到底是怎么解决大模型幻觉问题？

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大模型大厂高频面试题精讲：LoRA微调为什么能大幅降低算力成本？

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大模型高频面试题精讲：LangChain的链式调用如何简化AI应用开发？

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大模型高频面试题：Prompt工程有哪些让大模型听话的秘诀？

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大模型高频面试题：“在企业级的 RAG 系统里，LlamaIndex 到底扮演了什么角色？”

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大模型高频面试题精讲：“AI Agent的自主决策流程是如何工作的？”

04:57

面试官问：集中式和分布式哪种Harness架构更胜一筹？

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