下面按真实面试高频整理，覆盖算法岗 / 大模型 / 工程 / 产品四类最常见 AI 岗位，直接背就能用。 一、通用必问（所有 AI 岗都跑不掉） 1. 自我介绍（1 分钟版：学历→项目→技术栈→亮点） 2. 机器学习基础 ◦ 过拟合怎么解决？ ◦ 正则化 L1/L2 区别？ ◦ 准确率、精确率、召回率、F1、AUC 含义与适用场景 ◦ 交叉熵、MSE 损失函数区别 3. 深度学习基础 ◦ 梯度消失 / 爆炸原因与解决 ◦ BatchNorm 作用、原理 ◦ 优化器：SGD、Adam、RMSprop 区别 4. 编程 & 工程 ◦ Python 基础：装饰器、多线程、GIL ◦ Pand...

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

这种要去吗？

面试时间：3.9部门：数据平台自我介绍第一段实习拷打：整体介绍一下第一段百度实习的产出实习中针对图片生成效果的评测标准是什么，如何构建评测集？讲解一下测试过程中比较典型的badcase。做测试基建时，你主要负责的功能有哪些？讲解一下agent skill针对ui自动化的实现细节。skill执行结果的执行量和通过率是多少？执行过程中的报错和执行被打断如何处理？前端跳转不同页面之后，如何确保测试的连贯性和结果准确性，上下文衔接如何做的？这部分被狠狠拷打了接近20分钟第二段实习拷打：简单讲解一下这个后端项目的实习内容编写邮件模块时用到的设计模式讲解一下。策略模式具体实现细节。为什么想到从开发转测开，...