2024-2025年度高级人工智能工程师面试题集 | AI生成和翻译
以下是2024-2025年高级AI/智能体/大语言模型工程师职位最常见且典型的面试问题，尤其是在头部公司（FAANG级别、Anthropic/OpenAI/xAI等AI实验室，以及Adept/Imbue等成长型企业）的面试中。
这些问题按类别和难度分组（多数为高级级别，要求深入理解和实战经验）。
系统设计与架构
- 设计一个可扩展的LLM推理服务系统，要求能处理1万+ QPS且p99延迟低于200毫秒。
- 如何设计一个能够浏览网页、使用工具并保持长期记忆的实时AI智能体？
- 从零设计检索增强生成（RAG）流水线（涉及向量数据库选择、文本分块、重排序、混合搜索及评估方案）。
- 如何将700亿参数模型的推理成本降低5–10倍，同时确保质量损失小于2%？
- 针对开放式智能体任务（例如网络购物、研究）设计评估框架。
- 如何构建一个多智能体协作系统（例如辩论、分层等模式）？
LLM基础与高级应用
- 从头解释注意力机制原理（需包含旋转位置编码、分组查询注意力、滑动窗口注意力）。
- Llama 3/4为何采用RoPE而非ALiBi？各自的优缺点是什么？
- 推导缩放定律（涵盖Kaplan、Hoffmann的”Chinchilla”、DeepMind的”涌现能力”）。
- 长上下文模型中”迷失在中间”现象的成因是什么？如何解决？
- 对比混合专家架构（Mixtral、DeepSeek、Grok-1、Qwen-2.5-MoE）。实践中激活稀疏性为何难以实现？
- 量化技术（GPTQ、AWQ、SmoothQuant、bitsandbytes）的实际原理是什么？4比特、3比特、2比特量化之间的权衡如何？
- RLHF、DPO、KTO、PPO、GRPO的区别是什么？各自适用场景是什么？
智能体与工具调用
- 如何通过JSON模式、ReAct与OpenAI工具实现可靠的工具调用/函数调用？
- 解释ReAct、Reflexion、ReWOO、Toolformer、DEPS、链式验证的原理。
- 如何避免智能体执行陷入无限循环？
- 如何在GAIA、WebArena、AgentBench等基准测试中评估智能体性能？
- 如何为智能体添加长期记忆（向量存储、键值存储、情景记忆方案对比）？
训练、微调与对齐
- 详解全参数微调技术栈：LoRA、QLoRA、DoRA、LoftQ、LLaMA-Adapter、IA³。
- QLoRA底层原理（NF4格式、双重量化、分页优化器）如何实现？
- 假设拥有1万条高质量指令数据，需要在8×H100上微调700亿参数模型，请给出具体方案。
- 解释宪法AI、RLAIF、自我批判、过程监督与结果监督的区别。
- 在RLHF中如何检测并缓解奖励破解现象？
编程与实现（现场编程或带回家任务）
- 用Python从零实现简易ReAct智能体。
- 实现支持Flash-Attention风格缓存的滑动窗口注意力机制。
- 基于LangChain/LlamaIndex构建基础RAG系统（面试官会评估架构设计）。
- 针对128K上下文场景优化Transformer前向传播（内存效率优化）。
- 为新型量化内核编写自定义PyTorch自动求导函数。
机器学习基础（高级职位仍会考察）
- AdamW为何优于Adam？推导权重衰减的数学表达。
- 解释标签平滑、教师强制、序列级与词元级训练目标的区别。
- BLEU、ROUGE、BERTScore、LLM即评委、G-Eval等评估指标有何差异？
- 推导Transformer损失函数，并解释为何要忽略填充词元。
生产环境与MLOps
- 如何监控生产环境中LLM输出（包括数据漂移、毒性内容、PII泄露、提示注入）？
- 发现5%用户正在越狱模型，如何检测并防御？
- 对比vLLM、TGI、TensorRT-LLM、lmdeploy、Outlines、Guidance的推理速度。
- 如何安全实施持续微调/在线学习？
行为面试/项目经验
- 分享你解决过最棘手的LLM生产环境故障。
- 如何打造一款受真实用户喜爱的智能体产品？
- 描述一次将推理成本降低50%以上的经历。
- 你见过最严重的幻觉事故是什么？如何解决的？
前沿热点（2025年趋势）
- 测试时缩放方法原理（DeepSeek R1、o1式推理、过程奖励模型）解析。
- 对比思维链、思维树、思维图、过程奖励与结果奖励机制。
- 当前最佳开源推理模型有哪些（Llama-3.1-405B、Qwen-2.5-72B-Instruct、DeepSeek-V3、Gemma-2-27B）？
- 对合成数据生成循环（Self-Refine、STaR、Quiet-STaR、基于MCTS的数据合成）有何见解？
目前面试难度最高的公司：OpenAI、Anthropic、xAI、Adept、Scale AI、Helion、Imbue、Character.AI、Cohere、Mistral。
请准备系统设计的白板推演和笔记本电脑现场编程（无网络环境）。大多数高级岗位面试需经历5–7轮，重点考察系统设计和深度编码能力。
祝你好运！