2026年人工智能工程師面試題及白板題解析一、編程實(shí)現(xiàn)題（共3題，每題15分，總分45分）題目1（Python實(shí)現(xiàn)自然語言處理任務(wù)）：編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于TF-IDF的文本關(guān)鍵詞提取函數(shù)。輸入為一個(gè)包含多個(gè)文檔的列表（每個(gè)文檔為字符串形式），輸出為每個(gè)文檔的前5個(gè)關(guān)鍵詞及其對(duì)應(yīng)權(quán)重。要求：1.自定義停用詞表（至少包含10個(gè)常見中文停用詞）；2.使用jieba分詞；3.計(jì)算TF-IDF值時(shí)需考慮詞頻和逆文檔頻率。題目2（機(jī)器學(xué)習(xí)模型調(diào)優(yōu)）：給定一個(gè)包含特征X和標(biāo)簽y的數(shù)據(jù)集（可用以下代碼生成隨機(jī)數(shù)據(jù)），實(shí)現(xiàn)一個(gè)隨機(jī)森林分類器，并完成以下任務(wù)：1.使用網(wǎng)格搜索（GridSearchCV）調(diào)優(yōu)關(guān)鍵參數(shù)`n_estimators`（取值[10,50,100]）和`max_depth`（取值[3,5,7]）；2.輸出最佳參數(shù)組合及對(duì)應(yīng)的準(zhǔn)確率；3.可視化特征重要性排序。pythonimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVX,y=make_classification(n_samples=200,n_features=10,random_state=42)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)題目3（深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)）：使用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的BERT模型，用于文本情感分類（二分類任務(wù)）。要求：1.構(gòu)建BERT編碼器層；2.添加全連接層輸出預(yù)測結(jié)果；3.編寫前向傳播邏輯。二、算法設(shè)計(jì)題（共2題，每題20分，總分40分）題目4（推薦系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)）：假設(shè)你正在設(shè)計(jì)一個(gè)短視頻平臺(tái)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，用戶行為數(shù)據(jù)包括：1.用戶觀看視頻時(shí)長（秒）；2.點(diǎn)贊/不喜歡行為；3.視頻標(biāo)簽。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)協(xié)同過濾算法框架（無需完整代碼），說明：1.如何處理冷啟動(dòng)問題；2.如何融合多種行為特征；3.簡述離線評(píng)估指標(biāo)（如RMSE、召回率）。題目5（強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用場景）：描述一個(gè)場景，說明強(qiáng)化學(xué)習(xí)如何應(yīng)用于電商平臺(tái)的動(dòng)態(tài)定價(jià)策略。需涵蓋：1.狀態(tài)空間（State）的定義；2.動(dòng)作空間（Action）的劃分；3.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（Reward）設(shè)計(jì)目標(biāo)。三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共1題，30分）題目6（大規(guī)模分布式訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)）：設(shè)計(jì)一個(gè)支持百萬級(jí)參數(shù)模型訓(xùn)練的分布式計(jì)算框架。要求：1.說明選擇的數(shù)據(jù)中心布局方案（考慮地域和延遲）；2.如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行化（如使用TensorFlow/PyTorch的分布式策略）；3.提出至少3個(gè)監(jiān)控指標(biāo)及相應(yīng)的告警策略。四、開放性問題（共1題，25分）題目7（產(chǎn)業(yè)落地案例分析）：以中國電商行業(yè)為例，分析AI大語言模型如何解決實(shí)際業(yè)務(wù)痛點(diǎn)（如客服機(jī)器人、商品描述生成），并討論其局限性及改進(jìn)方向。答案及解析編程實(shí)現(xiàn)題題目1答案：pythonimportjiebafromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerdefextract_keywords(documents):自定義停用詞表stop_words={'的','了','是','在','有','和','就','不','人','我'}jieba分詞tokenized_docs=[''.join(jieba.cut(doc))fordocindocuments]TF-IDF計(jì)算vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(tokenized_docs)feature_names=vectorizer.get_feature_names_out()results=[]fori,docinenumerate(documents):scores=tfidf_matrix[i].toarray()[0]top_keywords=sorted(zip(feature_names,scores),key=lambdax:-x[1])[:5]results.append([(word,score)forword,scoreintop_keywords])returnresults解析：1.停用詞處理：中文文本需去除高頻無意義詞，`stop_words`中示例為常見停用詞；2.分詞：`jieba.cut`支持全模式分詞，`''.join`確保分詞結(jié)果以空格分隔；3.TF-IDF計(jì)算：`TfidfVectorizer`默認(rèn)處理稀疏矩陣，需指定`stop_words`；4.結(jié)果輸出：按權(quán)重降序排列，取前5個(gè)詞。題目2答案：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt網(wǎng)格搜索調(diào)優(yōu)param_grid={'n_estimators':[10,50,100],'max_depth':[3,5,7]}model=RandomForestClassifier(random_state=42)grid_search=GridSearchCV(model,param_grid,cv=5,scoring='accuracy')grid_search.fit(X_train,y_train)輸出最佳參數(shù)及準(zhǔn)確率best_params=grid_search.best_params_best_model=grid_search.best_estimator_y_pred=best_model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print(f"最佳參數(shù)：{best_params},準(zhǔn)確率：{accuracy:.4f}")特征重要性可視化importances=best_model.feature_importances_plt.bar(range(X.shape[1]),importances)plt.xlabel('特征索引')plt.ylabel('重要性')plt.show()解析：1.參數(shù)調(diào)優(yōu)：`GridSearchCV`通過交叉驗(yàn)證評(píng)估不同參數(shù)組合；2.特征重要性：隨機(jī)森林默認(rèn)提供`feature_importances_`屬性，可直觀展示各特征貢獻(xiàn)。題目3答案：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtransformersimportBertModelclassBERTClassifier(nn.Module):def__init__(self,num_classes=2):super().__init__()self.bert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')self.fc=nn.Linear(self.bert.config.hidden_size,num_classes)defforward(self,input_ids,attention_mask):outputs=self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask)pooled_output=outputs[1]#[CLS]token輸出logits=self.fc(pooled_output)returnlogits解析：1.BERT編碼器：`BertModel`加載預(yù)訓(xùn)練模型；2.全連接層：將BERT輸出映射到目標(biāo)類別；3.前向傳播：需傳入`input_ids`和`attention_mask`。算法設(shè)計(jì)題題目4答案：1.冷啟動(dòng)處理：-新用戶：基于注冊信息（如年齡、性別）使用規(guī)則推薦；-新視頻：采用內(nèi)容相似度（如視頻標(biāo)簽）推薦給可能感興趣用戶。2.多特征融合：-時(shí)長+點(diǎn)贊：使用加權(quán)求和將行為量化（如`時(shí)長0.6+點(diǎn)贊0.4`）；-標(biāo)簽：使用One-Hot編碼后通過嵌入層融合。3.離線評(píng)估：-RMSE：衡量預(yù)測播放時(shí)長與實(shí)際時(shí)長的誤差；-召回率：計(jì)算推薦列表中正樣本的占比。題目5答案：1.狀態(tài)空間：包含用戶歷史購買記錄、實(shí)時(shí)庫存、當(dāng)前時(shí)間；2.動(dòng)作空間：提價(jià)/降價(jià)/保持原價(jià)，需設(shè)定步長限制；3.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：正向獎(jiǎng)勵(lì)為利潤增量，負(fù)向懲罰為庫存積壓成本。系統(tǒng)設(shè)計(jì)題題目6答案：1.數(shù)據(jù)中心布局：-分區(qū)：華東（上海）主節(jié)點(diǎn)+西南（成都）備份；-延遲優(yōu)化：通過CDN緩存熱點(diǎn)模型參數(shù)。2.數(shù)據(jù)并行化：-TensorFlow：`tf.distribute.MirroredStrategy`；-PyTorch：`torch.nn.DataPar