微博视觉算法面试30问全景精解

微博视觉算法面试30问全景精解

——社交媒体 × 海量内容 × 视觉智能：微博视觉算法面试核心考点全览

前言

微博作为中国领先的社交媒体平台，在内容审核、图像理解、短视频推荐、智能美化、广告识别等领域持续推动视觉AI的创新与大规模落地。微博视觉算法岗位面试不仅关注候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更强调算法在大规模内容流、实时处理、跨模态理解、工程落地等复杂环境下的创新与实战能力。面试题目兼顾理论深度、工程实战、产业前沿和社交内容智能，考察候选人能否将算法能力转化为微博生态的实际价值。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基础、进阶、创新与落地，助你在微博等一线大厂视觉算法岗位面试中脱颖而出。

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1. 社交媒体中的图像内容审核算法

考察：内容安全与审核系统能力

解答：
图像内容审核用于识别违规、敏感、广告等内容。常用方法有ResNet、EfficientNet、Transformer、OCR等。

原理说明：

• 分类模型判别违规类别。
• OCR提取图片文字辅助审核。
• 损失函数：
  L=−∑i=1Cyilog⁡(pi) L