转码选手的寻找暑期实习之路（9）--蚂蚁后端转正实习一面

1.自我介绍2.深度参与项目，产出3.OCR为撒做文件识别；部署的哪个4.传统的读取pdf docx api sdk有用过吗5.文本内容为啥还要用ocr6.pdf 图片内容；图片，图表的理解，怎么做；饼状图，折线图怎么提取语义信息7.ocr背后的原理，给一个饼图，然后怎么输出内容8.是否真的了解怎么识别 占比 类比这样的语义识别9.有看过ocr调用，语义保留这样的指标的评估10.怎么做评估；完全识别的指标又是怎么评估；九十分一百分怎么打分完全识别11.图表识别怎么评估打分，怎么评判，有哪些依据12.为啥选768维度13.讲下embedding模型，怎么做embedding14.embedding模型底层；什么是token；为撒100wtoken最大token数15.大语言模型参数了解吗；在显存消耗的哪个层面消耗的16transfomer词表是怎么构建的吗17.ES怎么构建的；这里面的关键词怎么构建的；BM25基于什么原理18.一部分milvus语义召回，一部分ES关键词召回；怎么返回用户的19.精排维度是多少，原理是什么20.rerank精排基于什么；为撒精排效果更好21.你觉得这些策略涉及有哪些问题；讲了四个问题权重；向量维度；双向量检索的策略；切分策略（切分维度）22.针对上述的你提的问题，说出自己解法23.最核心的一个指标的什么；最核心的指标；归纳出最核心的一个综合指标24.function calling mcp skill，解释概念；用到什么场景；分别解决了什么问题答得不好25.prompt engining ，context  engining，hareness enginering 解释什么问题答得不好26.抽象类和接口却别27.jvm内存回收；什么情况下适合标记清除，什么标记整理28存活时间怎么定义这里列下六个ai概念和解释24. Function Calling、MCP、Skill：概念、场景与解决的问题这三个概念其实代表了 AI 智能体（Agent）与工具交互的三个不同层级：底层协议、通信标准、业务封装。1. Function Calling (函数调用)概念：这是大模型的一种底层能力。它让模型不仅能输出文本，还能输出结构化的数据（如 JSON），告诉程序“我要调用哪个函数，参数是什么”。解决的问题：解决了“模型说不清楚，程序读不懂”的问题。它打破了模型只能聊天的限制，让模型有了“手”，能触发外部动作。场景：简单的工具调用：查天气、计算器、查询数据库。提取结构化信息：把用户的一段话转换成 JSON 对象。2. MCP (Model Context Protocol，模型上下文协议)概念：由 Anthropic 提出的标准化通信协议。你可以把它理解为 AI 界的 USB-C 接口。它定义了一套标准，让 AI 应用（Client）能统一地连接到各种数据源和工具（Server）。解决的问题：解决了“连接碎片化”和“上下文孤岛”的问题。以前每接一个工具都要写一套适配代码，现在只要工具支持 MCP 协议，AI 就能直接连，不用重复造轮子。场景：企业级应用集成：统一连接本地文件、Google Drive、Slack、GitHub 等。跨平台工具共享：开发者开发一个 MCP Server，所有支持 MCP 的 AI 客户端都能用。3. Skill (技能)概念：这是面向业务的能力封装。它通常是一个包含指令、脚本、资源和提示词的“文件夹”或集合。Skill 往往基于 Function Calling 构建，但更复杂。解决的问题：解决了“工具零散，无法完成复杂业务”的问题。它把一个个原子化的函数（如“查航班”、“查酒店”）组合成一个有意义的业务能力（如“订机酒套餐”）。场景：复杂任务处理：比如“帮我策划一次旅行”，Skill 会自动规划步骤，依次调用查天气、订机票、订酒店的函数。垂直领域专家：比如“法律助手 Skill”，里面封装了查法条、写文书的特定流程和提示词。📌 总结对比表表格概念本质定位核心解决问题形象比喻Function Calling底层交互协议模型输出结构化指令神经信号（告诉手要动）MCP通信与调度层统一连接标准，避免重复开发USB 接口（通用插头）Skill业务能力层复杂任务编排与封装操作手册（怎么做菜）🧠 25. Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering这三个概念代表了 AI 应用开发从“手工作坊”到“系统工程”的进化过程。1. Prompt Engineering (提示词工程)解释：这是最早期的阶段。核心是“写咒语”。通过精心设计自然语言指令（如“你是一个专家，请一步步思考...”），引导模型输出更好的结果。局限：它是一次性的、静态的。如果任务太复杂，光靠一段话很难控制模型。2. Context Engineering (上下文工程)解释：这是目前的主流趋势。核心是“构建信息流水线”。它不再只关注那一句提示词，而是关注如何把最有效的信息（知识、历史、工具描述）在恰当的时机喂给模型。它包括 RAG（检索增强）、记忆管理、摘要压缩等技术。解决问题：解决了模型“记性差”、“知识过时”和“幻觉”问题。它把模型从一个“聊天机器人”变成了一个“拥有外部知识库的专家”。3. Harness Engineering (编排工程/智能体工程)注：Harness 在这里通常指“智具编排”或“系统 harness”，类似于 LangChain 或 AutoGen 这类框架所做的工作。解释：这是最高阶的阶段。核心是“系统级管控”。它不仅仅是给信息，而是设计一个工作流。比如：先让模型 A 写代码，再让模型 B 审查代码，如果报错再让模型 A 修改。它涉及多智能体协作、循环反馈、工具调用的逻辑编排。解决问题：解决了复杂任务的自动化执行和可靠性问题。📌 一句话总结进化史Prompt Engineering：教模型“怎么说话”。Context Engineering：给模型“参考资料和记忆”。Harness Engineering：给模型“ teammates（队友）和工作流程”。

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.threadlocal生命周期2.threadlocal和线程池使用的问题,如何保证不会串3.怎么定位的qps，用的什么工具4.线程池的核心线程数和最大线程数如何设计的5.hashmap怎么设计的6.concurrenthashmap怎么实现线程安全7.redis做缓存挂了咋办

攒人品中！ 问八股：1.介绍一下transformer架构，它解决了rnn和cnn哪些无法解决的问题？2.怎么理解词与词之间距离的概念？为什么大模型需要知道这个距离？3.transformer的核心机制是什么？能不能用一个具体的例子串一遍里面所有概念？4.你提到的QKV能不能具体讲一下？它的核心作用是什么？5.模型层叠加之后会出现什么问题？我们要引入什么机制去解决这个问题？6.传统的残差机制会有什么问题？现在业界有没有提出一些新的解决方案？7.现在业界有很多先进的大模型，有些是7b，有些是325b，这个b的概念是什么？我们在做模型选择的时候怎么选？8.对于不同的细分领域，能不能讲一下你对现有的模型厂商他们参数量选型的了解？9.现在给你一个场景，比如说我们做ai coding，你会怎么去选择参数量？10.对话型模型和推理型模型之间的区别是什么？分别适用于什么样的场景？11.简要的介绍一下engine、sub engine、skill、mcp这几个概念，他们的用途是什么？在代码开发过程中分别用来解决什么问题？12.在开发过程中，多轮迭代会话后工程越来越难以维护，你有没有什么好的建议？13.对于上下文工程的最佳实践，常用到的一些技术或者解决方案都有哪些？14.目前这个体系还很复杂，有没有现成的东西来辅助我？有没有了解现在开源社区很火的一些解决方案？问实习：15.聊一下实习期间你遇到最困难的一件事，这件事你是怎么解决的？得到了一个什么样的效果或结果？16.为什么你会选择lsp这个方案？你是怎么找到和评估这个方案的？17.如果说进一步提升的话，你觉得还有什么方向可以改进？让你现在再做一遍的话你是否会选择重新设计？无手撕

抛开实习和项目问题其实不多，大多场景题1 threadlocal生命周期2. threadlocal和线程池使用的问题，如何保证不会串3.怎么定位的qps，用的什么工具4.线程池的核心线程数和最大线程数如何设计的5.hashmap怎么设计的6.concurrenthashmap怎么实现线程安全7.redis做缓存挂了咋办