2026商汤科技秋招面笔试题及答案

2026商汤科技秋招面笔试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.商汤科技主要聚焦于哪个领域？A.新能源B.人工智能C.金融科技D.传统制造业答案：B2.以下哪种技术不属于人工智能常见技术？A.区块链B.机器学习C.计算机视觉D.自然语言处理答案：A3.深度学习中常用的激活函数是？A.线性函数B.SigmoidC.指数函数D.反比例函数答案：B4.计算机视觉中目标检测的主要任务是？A.图像分类B.找出图像中目标的位置和类别C.图像分割D.图像增强答案：B5.在人工智能算法中，用于优化模型参数的方法是？A.聚类B.回归C.梯度下降D.分类答案：C6.商汤科技的SenseCore商汤大装置主要提供什么服务？A.云计算服务B.人工智能基础设施服务C.大数据存储服务D.网络安全服务答案：B7.以下哪种数据格式适合存储图像数据？A.CSVB.JSONC.JPEGD.XML答案：C8.自然语言处理中分词的主要目的是？A.提高文本可读性B.便于计算机处理文本C.增加文本长度D.改变文本语义答案：B9.深度学习模型训练时通常会将数据分为？A.训练集和测试集B.训练集和验证集C.训练集、验证集和测试集D.验证集和测试集答案：C10.人工智能芯片的主要作用是？A.增加计算机存储容量B.加速人工智能算法计算C.提高计算机网络速度D.降低计算机能耗答案：B多项选择题（每题2分，共10题）1.商汤科技的业务涉及以下哪些方面？A.智慧城市B.智能汽车C.智能手机D.智慧金融答案：ABCD2.属于人工智能应用场景的有？A.智能安防B.虚拟助手C.机器翻译D.自动驾驶答案：ABCD3.以下哪些是处理图像数据的常用库？A.OpenCVB.TensorFlowC.PytorchD.Pillow答案：AD4.机器学习算法可分为以下几类？A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习答案：ABCD5.计算机视觉中常用的技术有？A.目标检测B.图像识别C.视频分析D.人脸识别答案：ABCD6.自然语言处理的任务包括？A.情感分析B.文本分类C.信息抽取D.机器阅读理解答案：ABCD7.深度学习模型的训练过程中会用到以下哪些？A.损失函数B.优化器C.数据集D.评估指标答案：ABCD8.人工智能发展面临的挑战有？A.数据隐私问题B.算法可解释性差C.人才短缺D.计算资源需求大答案：ABCD9.商汤科技的研发成果有？A.智能传感器B.人工智能算法C.人工智能芯片D.智能机器人答案：BC10.在人工智能领域，大数据的特点包括？A.大量B.多样C.高速D.价值密度低答案：ABCD判断题（每题2分，共10题）1.商汤科技主要从事传统硬件制造业务。（）答案：错误2.人工智能就是让计算机像人类一样思考和行动。（）答案：正确3.深度学习只需要少量的数据就能训练出好的模型。（）答案：错误4.计算机视觉只能处理静态图像，不能处理视频。（）答案：错误5.自然语言处理只能处理英文文本。（）答案：错误6.人工智能算法一旦训练好就不需要更新了。（）答案：错误7.商汤科技的SenseTimeOS是一款人工智能操作系统。（）答案：正确8.所有的机器学习算法都需要标记数据。（）答案：错误9.人工智能的发展不会对人类就业产生影响。（）答案：错误10.图像增强技术不能提高图像的质量。（）答案：错误简答题（每题5分，共4题）1.请简要介绍商汤科技的核心竞争力。答：商汤科技核心竞争力在于强大AI算法研发能力，有先进的计算机视觉、自然语言处理技术；拥有SenseCore商汤大装置，提供高效基础设施；广泛的应用场景，覆盖智慧城市、智能汽车等多领域。2.简述深度学习模型训练的基本步骤。答：先准备数据集并划分训练、验证和测试集；选择合适模型和损失函数；用优化器更新模型参数进行训练；训练中用验证集评估调整；最后用测试集评估模型性能。3.计算机视觉在智能安防中有哪些应用？答：可用于人脸识别，实现门禁控制、嫌疑人追踪；目标检测能识别监控区域内的人和物体，发现异常及时预警；视频分析可对行为进行分析，如人群密度监测、行为轨迹跟踪等。4.自然语言处理中分词的常用方法有哪些？答：主要有基于规则的方法，按预定义规则分词；基于统计的方法，通过统计词频等信息分词；还有基于机器学习的方法，如用深度学习模型进行分词。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论人工智能发展对社会伦理道德的影响。答：人工智能发展带来便利，但也引发伦理问题。如数据隐私易泄露，算法可能有偏见导致不公平。自动驾驶事故责任难界定。需建立伦理准则和监管机制，确保其发展符合道德规范。2.分析商汤科技在智能汽车领域的发展前景。答：前景广阔。智能汽车对AI需求大，商汤有先进技术，可提供智能驾驶、智能座舱等方案。与车企合作能拓展市场，随着行业发展，有望在智能汽车领域占据重要份额。3.探讨深度学习模型过拟合的原因及解决方法。答：过拟合原因有模型复杂、数据少等。可增加训练数据，让模型学习更多特征；采用正则化方法，限制模