2026年人工智能工程师高级编程题集

2026年人工智能工程师高级编程题集第一部分：算法设计与分析（共3题，每题15分）题目1（15分）：设计一个高效的算法，解决多机调度问题（JobShopSchedulingProblem）背景：某制造企业有3台机器（M1、M2、M3）和5个工件（J1、J2、J3、J4、J5），每个工件需要经过相同的加工顺序（如：M1→M2→M3），但加工时间不同。目标是最小化所有工件完成的总时间。要求：1.描述算法的基本思路（如：基于贪心、动态规划或启发式算法）。2.编写伪代码或Python实现核心逻辑。3.分析算法的时间复杂度，并说明其适用场景。题目2（15分）：实现一个基于图的最短路径算法优化背景：给定一个带权无向图（邻接矩阵表示），节点代表城市，边权重代表城市间交通成本。需设计算法支持动态更新边权重（如油价变化导致某段路线成本增加）。要求：1.选择合适的算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall），并说明选择理由。2.编写Python代码实现动态更新路径的函数。3.比较不同算法在动态更新场景下的优缺点。题目3（15分）：设计一个近似算法解决TSP问题背景：旅行商问题（TSP）要求找到访问所有城市并返回起点的最短路径。现给定一个包含10个城市的距离矩阵，要求在5分钟内给出长度不超过实际最短路径20%的近似解。要求：1.介绍贪心算法（如NearestNeighbor）或Christofides算法的原理。2.编写Python实现近似算法的核心部分。3.评估近似解的精度，并讨论改进方法。第二部分：深度学习实践（共2题，每题20分）题目4（20分）：设计一个用于图像修复的生成对抗网络（GAN）背景：某地区卫星图像存在噪声（如云层遮挡），需开发GAN模型修复缺失区域，保留地理特征（如河流、道路）。要求：1.描述模型结构（如U-Net+GAN），说明各模块作用。2.编写PyTorch代码实现生成器和判别器的关键层。3.阐述如何评估修复效果（如PSNR、SSIM指标）。题目5（20分）：改进BERT模型处理长文本序列背景：某中文法律文档分析系统需处理10万字的合同文本，标准BERT模型受限于最大序列长度（如512）。要求：1.提出解决方案（如Transformer-XL、DynamicSegmenting），并对比优劣。2.编写代码示例展示如何截断或分段处理长文本（以HuggingFace库为基础）。3.分析模型训练时的内存和计算资源需求。第三部分：自然语言处理应用（共3题，每题15分）题目6（15分）：构建领域特定情感分析模型背景：某电商平台用户评论包含行业术语（如“CPU频率”“防水等级”），需开发模型准确判断产品性能评价（正向/负向）。要求：1.设计数据预处理方案（如领域词典构建、分词优化）。2.编写代码实现基于BERT的情感分类（含微调策略）。3.说明如何处理领域外新词（如“AI芯片”）。题目7（15分）：实现中文命名实体识别（NER）系统背景：某政务系统需从公文自动提取组织机构名（如“XX局”）、人名（如“张书记”）。要求：1.选择CRF或BIO标注方案，并说明原因。2.编写代码实现基于BiLSTM-CRF的NER模型。3.如何优化模型对未登录词的识别能力？题目8（15分）：设计对话系统中的槽位填充模块背景：某智能客服需从用户问题中提取关键信息（如“订票日期”“航班号”），支持模糊匹配（如“明天上午”→“2023-10-2709:00”）。要求：1.描述基于检索-排序（Retrieval-Generation）的槽位填充流程。2.编写代码实现候选槽位匹配逻辑（如使用BERT相似度）。3.如何解决多轮对话中的信息遗忘问题？第四部分：系统设计与工程（共2题，每题20分）题目9（20分）：设计大规模分布式训练平台架构背景：某AI公司需训练参数量100B的模型，单机显存不足（如8GB/卡），需设计分布式方案（如TensorFlow/PyTorch）。要求：1.绘制系统架构图（含数据并行、模型并行方案）。2.编写代码示例实现混合并行（如流水线并行+数据并行）。3.分析通信开销和负载均衡的挑战。题目10（20分）：构建面向金融行业的风险预警系统背景：需实时监测交易流水，识别可疑行为（如短时间高频交易）。要求：1.设计数据流处理架构（如Flink+Kafka）。2.编写代码实现滑动窗口异常检测算法（如基于3σ原则）。3.如何保证系统低延迟和高可靠性？答案与解析题目1（多机调度问题）-算法思路：采用Johnson规则（适用于两台机器），扩展为三台机器可通过分解为两个两台机器问题解决。-伪代码：pythondefschedule_jobs(jobs,times):machines={1:[],2:[],3:[]}按工件1加工时间排序jobs.sort(key=lambdax:times[x][0])forjobinjobs:贪心选择最早完成机器earliest=min(machines,key=lambdam:machines[m][-1]ifmachines[m]else0)machines[earliest].append(job)returnmachines-复杂度分析：O(nlogn)，适用小规模静态问题。题目4（图像修复GAN）-模型结构：U-Net生成器提取局部特征，判别器判断图像真实性。-PyTorch代码（生成器部分）：pythonclassGenerator(nn.Module):defforward(self,x):returnself.decode(self.encode(x))-评估指标：PSNR（峰值信噪比）需高于30dB。题目6（领域情感分析）-预处理方案：构建行业词典（如“强劲”“卡顿”→负向），使用Jieba分词+停用词过滤。-BERT微调示例：pythonmodel.train()forepochinrange(5):forbatchindataloader:loss=model(batch).lossloss.backward()optimizer.step()题目9（分布式训练）-架构图：mermaidgraph