阿里云 4.13 大模型应用开发一面

1. 自我介绍2. 如果让你设计一个面向跨境售后纠纷的智能工单中台，整体架构怎么落可以把系统拆成接入层、规则与路由层、会话编排层、模型服务层、工单状态层、证据存储层和审计回放层。接入层处理 IM、邮件、表单和外部 API；规则层做租户隔离、语言识别、风险分级和触发策略；会话编排层维护案件上下文、节点执行历史和工具调用轨迹；模型服务层只负责生成和抽取，不直接持久化状态；状态层维护工单生命周期和人工接管点；证据层保存截图、订单记录、退款日志和模型引用片段；审计层负责回放每一步输入输出，便于定位误判和争议。真正难的点不在“能不能生成回复”，而在于把模型能力约束在可追踪、可回滚、可仲裁的业务流程里。3...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.拷打项目:针对长短期记忆，讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的？如果检测到用户存在极端情绪，你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预？3.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别，分别适合处理什么样的搜索需求？4.在向量化之前，为什么要对长文档进行切片？如果不切片会有什么后果？5.切片时设置重叠区域的作用是什么？这个比例你通常怎么来确定？6.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时，各自的优缺点是什么？7.向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？8.为什么在初筛召回之后，还要加一个Rerank模型？能解决向量搜索哪些局限？9.如果文档发生了局部更新，如何通过增量索引来避免全量重新向量化？10.在RAG的生成阶段，如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉？11.调用大模型API时，为什么要使用asyncio异步编程？它在处理高并发请求时有何优势？12.你了解哪些大模型推理框架？SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势？13.手撕：第k大元素

1. 自我介绍2. 项目拷打3. Perplexity 的定义、公式和真正的使用边界是什么Perplexity 本质上是语言模型对测试序列平均不确定性的指数化表达。若测试集为(x1,…,xT),则 它等价于平均负对数似然的指数形式，值越低通常表示模型对数据分布拟合得越好。很多人只会背“越低越好”，但真正面试里要说明白：PPL 是训练分布拟合指标，不直接等价于问答质量、推理能力、事实性或者指令遵循能力。模型可能 PPL 更低，但在复杂推理或者对齐任务上不一定更强。4. 为什么不同 tokenizer 下的 Perplexity 不能直接横向比较因为 PPL 的分母是 token 数，而 toke...

主播一面时候抽到hot 100 原题当时高兴得不得了 脱口而出 hot 100原题主播准备开始滔滔不绝讲思路 面试官马上打断然后面试官坏笑原题是吧 有没有别的方法啊最后让我用三种方法都做一遍二面更是恐怖 防止撞原题也不从题库里抽了 直接手打了一道题再也不装了