2026年智能科技：AI技術(shù)崗位面試題集一、編程與算法題（3題，每題20分）1.Python編程題（20分）編寫一個(gè)Python函數(shù)，實(shí)現(xiàn)以下功能：-輸入一個(gè)包含重復(fù)元素的列表（如`[1,2,2,3,4,4,5]`），返回一個(gè)去重后的列表，但保留第一個(gè)出現(xiàn)的元素順序。-示例輸入：`[1,2,2,3,4,4,5]`-示例輸出：`[1,2,3,4,5]`2.機(jī)器學(xué)習(xí)算法題（20分）假設(shè)你正在使用邏輯回歸模型進(jìn)行二分類任務(wù)，請(qǐng)解釋以下概念：-過(guò)擬合及其在模型訓(xùn)練中的表現(xiàn)；-正則化（L1/L2）的作用及區(qū)別；-如何通過(guò)交叉驗(yàn)證選擇最佳的正則化參數(shù)？3.深度學(xué)習(xí)編程題（20分）使用PyTorch或TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），用于圖像分類任務(wù)（如MNIST手寫數(shù)字識(shí)別）。要求：-網(wǎng)絡(luò)需包含至少2個(gè)卷積層和1個(gè)全連接層；-輸出層使用`softmax`激活函數(shù)；-提供前向傳播的核心代碼。二、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論題（5題，每題15分）1.數(shù)據(jù)預(yù)處理題（15分）在處理實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)，為什么需要對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（如Z-score歸一化）？請(qǐng)結(jié)合具體場(chǎng)景說(shuō)明。2.模型評(píng)估題（15分）對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集（如欺詐檢測(cè)中正常樣本遠(yuǎn)多于異常樣本），常用的評(píng)估指標(biāo)有哪些？為什么ROC曲線比準(zhǔn)確率更可靠？3.自然語(yǔ)言處理（NLP）題（15分）解釋BERT模型的核心思想，并說(shuō)明其在文本分類任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)題（15分）描述Q-learning算法的基本原理，并舉例說(shuō)明如何應(yīng)用于機(jī)器人路徑規(guī)劃問(wèn)題。5.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）題（15分）GAN的訓(xùn)練過(guò)程中可能出現(xiàn)的“模式崩潰”問(wèn)題是什么？如何緩解？三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與架構(gòu)題（3題，每題25分）1.推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（25分）假設(shè)你要設(shè)計(jì)一個(gè)面向電商平臺(tái)的實(shí)時(shí)個(gè)性化推薦系統(tǒng)，請(qǐng)回答：-推薦算法的核心選型（協(xié)同過(guò)濾、深度學(xué)習(xí)等）；-如何處理新用戶冷啟動(dòng)問(wèn)題；-系統(tǒng)需要考慮哪些高并發(fā)場(chǎng)景（如秒殺活動(dòng)）。2.大模型微調(diào)題（25分）如何將預(yù)訓(xùn)練的LLM（如GLM-4）適配到特定領(lǐng)域（如醫(yī)療問(wèn)答）？請(qǐng)說(shuō)明微調(diào)步驟及關(guān)鍵注意事項(xiàng)。3.分布式計(jì)算題（25分）設(shè)計(jì)一個(gè)基于Spark的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，用于處理TB級(jí)別的圖像數(shù)據(jù)。需說(shuō)明：-數(shù)據(jù)分片策略；-如何實(shí)現(xiàn)模型的高效并行訓(xùn)練；-異常處理機(jī)制（如節(jié)點(diǎn)故障重試）。四、開(kāi)放性問(wèn)題（2題，每題30分）1.AI倫理題（30分）隨著AI應(yīng)用普及，數(shù)據(jù)隱私與模型透明度之間的矛盾日益突出。請(qǐng)結(jié)合具體案例（如人臉識(shí)別濫用），提出3條可行的解決方案。2.行業(yè)趨勢(shì)題（30分）在中國(guó)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，高精地圖與端側(cè)智能駕駛方案各有什么優(yōu)劣勢(shì)？未來(lái)幾年技術(shù)演進(jìn)方向可能是什么？答案與解析一、編程與算法題1.Python去重函數(shù)pythondefremove_duplicates(lst):seen=set()result=[]foriteminlst:ifitemnotinseen:seen.add(item)result.append(item)returnresult解析：-使用`set`記錄已出現(xiàn)元素，保證去重；-保持遍歷順序，保留第一個(gè)出現(xiàn)的元素。2.邏輯回歸模型-過(guò)擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)極好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)差，因過(guò)度擬合噪聲；-正則化：-L1（Lasso）用于特征選擇，系數(shù)稀疏；-L2（Ridge）平滑系數(shù)，防止過(guò)擬合；-交叉驗(yàn)證：將數(shù)據(jù)分為K份，輪流用K-1份訓(xùn)練、1份驗(yàn)證，計(jì)算平均性能選擇最優(yōu)參數(shù)。3.PyTorchCNN實(shí)現(xiàn)pythonimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3,padding=1)self.fc=nn.Linear(3277,10)defforward(self,x):x=F.relu(self.conv1(x))x=F.max_pool2d(x,2)x=F.relu(self.conv2(x))x=F.max_pool2d(x,2)x=x.view(-1,3277)x=self.fc(x)returnF.log_softmax(x,dim=1)解析：-卷積層提取特征，池化層降維；-全連接層進(jìn)行分類，`log_softmax`計(jì)算概率。二、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論題1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化-原因：不同特征尺度差異導(dǎo)致模型偏向方差大的特征；-場(chǎng)景：如年齡（0-100）和收入（10k-1M），標(biāo)準(zhǔn)化后模型權(quán)重更公平。2.不平衡數(shù)據(jù)評(píng)估-指標(biāo)：精確率、召回率、F1、ROC-AUC；-原因：準(zhǔn)確率易被多數(shù)類主導(dǎo)，ROC曲線關(guān)注閾值變化下的全局性能。3.BERT核心思想-機(jī)制：雙向Transformer，通過(guò)MaskedLM預(yù)訓(xùn)練；-優(yōu)勢(shì)：捕捉上下文依賴，無(wú)需人工特征工程。4.Q-learning原理-公式：`Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmax_a'Q(s',a')-Q(s,a)]`；-應(yīng)用：機(jī)器人通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)路徑。5.GAN模式崩潰-問(wèn)題：生成器僅模仿少數(shù)樣本模式；-緩解：加入Dropout、標(biāo)簽平滑或GAN剪枝。三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與架構(gòu)題1.推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)-算法：混合推薦（協(xié)同過(guò)濾+深度學(xué)習(xí)）；-冷啟動(dòng)：新用戶用規(guī)則推薦（如熱門商品）；-高并發(fā)：Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，異步更新隊(duì)列處理請(qǐng)求。2.LLM微調(diào)-步驟：1.數(shù)據(jù)清洗與對(duì)齊；2.增量微調(diào)（如LoRA）；3.持續(xù)評(píng)估，防止災(zāi)難性遺忘；-注意：領(lǐng)域數(shù)據(jù)需標(biāo)注高質(zhì)量，避免偏見(jiàn)。3.Spark分布式計(jì)算-分片：按圖像ID哈希分配；-并行訓(xùn)練：DataFrameAPI實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行；-異常處理：動(dòng)態(tài)任務(wù)重分配，檢查點(diǎn)機(jī)制。四、開(kāi)放性問(wèn)題1.AI倫理解決方案-數(shù)據(jù)最小化：僅收