人工智能高频面试真题统计

通过对网上公开的人工智能面试题进行处理和分析，统计出了常见的面试真题出现的年份、公司、出现概率等信息。帮助大家求职复习的时候，更有针对性。

由于篇幅所限，这里仅列出前15题，答案和更多题目，可以看 八股精 网站

1. 请讲一下Transformer的结构

出现年份：2025,2024,2023,2022 | 出现概率：2.74% | 公司：金山, OPPO, 中国电信 等28家公司

2. 请介绍Bert的原理

出现年份：2025,2024,2023,2022 | 出现概率：1.37% | 公司：小米, 美团, 镁佳（北京）科技有限公司 等16家公司

3. Transformer的流程是什么

出现年份：2024,2023,2022 | 出现概率：1.29% | 公司：比亚迪, 杭州小影, 4399 等19家公司

4. 请介绍一下Transformer模型

出现年份：2024,2023,2022 | 出现概率：1.04% | 公司：源络, 华为, 阿里巴巴 等16家公司

5. 请阐述bagging和boost算法的关键点和主要区别

出现年份：2025,2024,2023,2022 | 出现概率：0.96% | 公司：快手, 阿里巴巴, 杉数科技 等10家公司

6. 请阐述ChatGPT的原理

出现年份：2024,2023 | 出现概率：0.87% | 公司：TP-LINK, 灵犀互娱, 腾讯 等12家公司

7. 请说明BERT和GPT的区别，以及它们是如何训练的

出现年份：2025,2024,2023 | 出现概率：0.87% | 公司：网易有道, 小红书, SmartX 等12家公司

8. 请说明长短期记忆网络（LSTM）和循环神经网络（RNN）的区别

出现年份：2024,2023,2022 | 出现概率：0.83% | 公司：小天才, 酷睿程, 思必驰 等11家公司

9. 请讲解Lora的原理

出现年份：2025,2024 | 出现概率：0.79% | 公司：奇富科技, 好未来, 百度 等9家公司

10. 请比较循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer的区别

出现年份：2024,2023,2022 | 出现概率：0.75% | 公司：蚂蚁集团, 招银网络科技, 美团 等12家公司

11. LLAMA的模型结构是怎样的

出现年份：2025,2024 | 出现概率：0.58% | 公司：奇富科技, Shopee虾皮, 海康威视 等11家公司

12. 如何评估最后的模型

出现年份：2024,2023,2022 | 出现概率：0.50% | 公司：阿里斑马智行, 字节跳动, 京东 等7家公司

13. LSTM 和 transformer 的区别，以及 transformer 的优势是什么

出现年份：2024,2023,2022 | 出现概率：0.50% | 公司：字节跳动, OPPO, 快手 等7家公司

14. 请阐述视觉Transformer（ViT）比卷积神经网络（CNN）好的原因

出现年份：2025,2024,2023 | 出现概率：0.37% | 公司：Shopee虾皮, Cariad, 高德地图 等6家公司

15. 请介绍LSTM

出现年份：2024,2023,2022 | 出现概率：0.33% | 公司：京东, 深信服, 小红书 等4家公司