算法工程师精选面经合集
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昨天 16:15
门头沟学院 Java
阿里 AI Agent应用开发二面 1h
整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.拷打第一个项目:项目里如何解决图文模态对齐问题?如果图纸在文本中没有描述,模型如何通过视觉特征召回?Milvus中使用了哪种索引算法?针对术语的语义偏移,除了混合检索,有没有试过对Embedding模型进行微调或使用Adapter?3.拷打第二个项目:如果外部测评工具返回的原始数据格式与LLM预期不符,如何实现自动化映射?当向量库检索出的长期画像与当前会话状态有冲突时,你的系统如何应对?如何防止模型回复过度依赖检索内容而变得生硬,影响共情?4.相比于CoT,ReAct在模型与外部环境交互时解决了什么问题?5.讲一下大模型进行Function Call的具体流程?如何将语义转化为结构化参数的?6.在开发中,你怎么判断任务该用Workflow还是自主决策的Agent?7.讲一下Agent的长短期记忆,在长对话中如何实现上下文的动态压缩和遗忘?8.在Agent系统中,RAG检索到的外部知识是如何喂给模型并防止干扰的?9.什么是Rerank?在检索链路中它对Agent的决策准确性有什么影响?10.当单Agent面对长任务时,引入Multi Agent的优势是什么?11.Multi Agent中,Router节点是如何决定任务该分发给哪个子Agent的?12.什么是Human-in-the-loop?在Agent系统中如何设计人工审批断点?13.如何量化评估一个Agent系统的好坏?14.除了生成质量,还应该关注哪些维度的指标?15.对于Agent多步推理带来的延迟问题,有哪些优化方法?16.随着大模型上下文窗口的扩大,你认为RAG会被完全取代吗?
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昨天 15:15
门头沟学院 Java
27实习 AI应用开发一面 蚂蚁
发点面经攒攒人品~1.论文拷打2.拷打实习3.拷打第一个项目:MinerU解析出的结果是Markdown,相比纯文本,Markdown的层级结构对检索有什么好处?在你的流程中,VLM是在检索阶段参与,还是只在最后生成答案时参与?Ragas评测中,如果Faithfulness得分低,说明模型出现了什么问题?4.拷打第二个项目:在LangGraph中,Node和Edge分别代表业务流中的什么?长短期记忆在实现上有什么区别?短期记忆通常存在哪里?Agent是如何识别并选择正确工具的?是基于工具的名称还是功能描述?5.讲一下向量检索和关键词检索各自的优缺点6.为什么RAG比直接问大模型更能减少事实性错误?7.如果原始文档被修改了,如何保证向量数据库里的索引同步更新?8.什么是Query Rewrite?能解决用户提问中的什么问题?9.Temperature参数调高和调低,分别会对模型的输出产生什么影响?10.讲讲CoT的原理?为什么它能让模型处理复杂任务?11.在Agent执行任务时,Thought、Action和Observation三者如何循环?12.当对话长度超过模型上下文窗口时,处理方法有哪些?13.模型在进行工具调用时,输出的是直接的结果,还是一个包含参数的 JSON 字符串?14.系统提示词和用户提示词在Agent约束力上有什么区别?15.讲一下什么是HNSW索引?为什么比暴力搜索快?16.讨论了一下OpenClaw17.在开发Agent应用时,你怎么判断一个任务该用7B的小模型还是70B的大模型?18.如果你发现Agent总是重复执行同一个错误的工具调用,你从哪个环节修复?
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昨天 14:15
门头沟学院 Java
AI agent应用开发一面面经 阿里
还是太菜了,下去沉淀一下1.实习拷打2.拷打第一个项目:在多模态Embedding时,你如何平衡文本语义和图像视觉特征在计算相似度时的权重?如果用户搜的是图纸里的某个特定参数,但向量召回了一堆外观相似的零件图,你觉得是什么出了问题?Ragas的Context Precision如果很低,你怎么优化?3.拷打第二个项目:你的向量记忆库是如何做去重?如果用户反复说同一件事,你会重复存储还是进行语义合并?使用MCP接入多个测评工具时,如果两个工具对同一个问题回答格式不统一,怎么处理?4.当用户提问很含糊时,你的Agent是直接检索知识库,还是先进行反问确认?5.如果Agent发现调用的工具报错,如何设计Prompt引导它用报错信息进行重试,而不是直接报错给用户?6.在长对话中,除了截断,你了解哪些更高效的上下文压缩方法?7.在一个多Agent系统里,由LLM做Router分发任务和由固定规则分发相比,各有什么优劣?8.在Milvus里,你如何实现BM25和向量检索分数对齐?9.如果限定只检索某个时间之后的数据,向量数据库里如何实现标量过滤?10.了解LoRA微调吗?在训练LoRA时,两个参数矩阵分别是如何初始化的?11.讲讲QLoRA的核心思想12.如果你微调的是逻辑推理任务,相比于对话任务,你认为秩应该大还是小?13.在推理阶段,为了消除LoRA带来的额外延迟,你会进行权重Merge吗?14.在垂域指令微调时,如果模型原本的通用能力下降,你有哪些方法解决?16.DPO在训练时,为什么不需要像PPO那样在线采样生成回答?DPO数据格式是什么样的?17.如果并发调用10个不同的Embedding接口,asyncio.gather相比多线程在资源消耗上有什么优势?18.手撕:合并K个升序链表
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昨天 12:05
门头沟学院 Java
淘天Agent开发一面面经分享-暑期
攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 项目拷打:深挖实习中的 AI Agent 架构与 Java 后端落地细节。2. Java 线程池如何自定义拒绝策略?(考察 RejectedExecutionHandler 接口实现)3. 场景题:QPS 为 100,平均响应时间(RT)为 100ms 的 IO 密集型场景,你会如何设置线程数?4. 动态调优:在不重启服务的情况下,如何动态调整线程池参数?结合配置中心(如 Nacos)的实现思路是什么?5. 线程池动态刷新时,是直接替换整个线程池对象,还是调用内部 API 修改?两者有何优劣?6. MySQL 分页查询(Deep Pagination)在数据量大时为什么会变慢?7. 子查询优化分页的原理是什么?在联合索引覆盖的情况下,子查询节省的开销是遍历、回表还是 CPU?8. 慢 SQL 排查:除了索引缺失和数据量大,还有哪些因素(如锁、连接池、长事务、系统负载)会导致 SQL 变慢?9. 线上发生 OOM(内存溢出)时的排查路径是什么?如何通过快照定位到具体的代码行?10. 详细描述你项目中的 Multi-Agent 三层架构(Router -> Manager -> Sub-Agent)的设计逻辑。11. 在 Agent 开发中,如何通过 Prompt 实现高效的指代消除和意图识别?12. 提示词工程高阶技巧:什么是思维链(CoT)和思维树(ToT)?它们分别适用什么场景?13. RAG 实战:你的文档切片(Chunking)策略是什么?如何处理 Markdown 等结构化文档?14. 检索优化:为什么在 Embedding 向量检索的基础上还要引入 BM25 关键词检索?15. 评估体系:如何客观评价 RAG 的效果?谈谈你对上下文忠诚度、答案相关度的理解。16. 模型决策:对于 200 组左右的固定 QA 知识库,你会选择 RAG、Lora 微调还是长上下文直接输入?17. 微调难点:在样本量极少的情况下,如何解决 Lora 微调容易出现的过拟合或欠拟合问题?
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昨天 05:40
门头沟学院 Java
蚂蚁agent开发一面面经分享
感觉面完人都通透了,还是太菜了,下去沉淀一下1.介绍一下agent实习的项目架构2.你刚才提到配合定会议那个是多 agent 架构,一共用了几个 agent?每个 agent 分别负责哪一块?3.在设计上,什么情况下你会用单 agent,什么情况下会用多 agent?4.多 agent 之间的数据传输或者通信一般是怎么做的?5.如果多个 agent 之间有并发的情况,你一般怎么处理?6.如果有多个 agent 同时去操作数据库或者文件,这种并发你怎么处理?7.如果它们是异步执行的,这边会考虑怎么做8.rag混合检索机制,是怎么实现的9.你们项目里有没有遇到幻觉问题?这个问题怎么减少、规避?10.你之前都开发过哪些工具 / function?11.你提到那个 self-refine / 自我修正,你做过哪些修正策略?12.如果 API 返回结果有字段缺失,或者有冗余内容,你会用这种方式处理吗?13.你对 MCP 了解多吗?有没有写过相关的 MCP?14.假设 agent 调工具失败了,一般怎么处理?15.你之前开发过 agent,怎么管理它的 context?16.你自己在做 AI coding 时,一般怎么用?有没有什么方法论?17.上线前主要是通过什么方式保证质量的?只是靠 code review 吗?18.除了简历上写的这些,你自己还用 AI coding 做过哪些项目?19.你刚才提到那个 omo / openspec的东西,是你自己的项目实践,还是从别的地方学来的?
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