蚂蚁国际Java实习二面面经

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2. 实习拷打3. 你们选用的训练方法是什么？训练数据具体是怎么构造的？4. 这里的训练过程，我理解是前面有一段医学语料的预训练，然后再加一段对齐过程，是这样吗？5. 关于 SFT 阶段，数据具体是怎么生成的？6. SFT 之后，后面的 DPO 过程又是如何开展的？7. DPO 需要 Chosen 和 Rejected 至少两组对比数据，这两组数据你们是怎么得到的？8. 我们现在这边可能对于医疗业务关系比较远，问一下更加基础的知识。既然谈到 DPO，谈一下 DPO 以及后续其他偏好学习算法的区别，以及各自的优劣。9. 那么 GRPO 算法呢？10. DPO 算法有哪些缺点？11. 谈谈强化学习中 On-policy 和 Off-policy 的区别，你是怎么理解的？12. 看你不仅做训练，还负责基础设施 Infra 的搭建。训练基础设施也是归你亲自搭吗？13. 当时是在哪个项目里面参与 Infra 工作的14. 你刚才提到了 Megatron，你们试过 PyTorch 原生的 FSDP 吗？15. 既然试过 FSDP，为什么最终还是选用了 Megatron？，你们当时的选型考量是什么？16. 既然提到 FSDP 和 DeepSpeed ZeRO 的区别，FSDP 实现了 ZeRO 的哪几个阶段？ZeRO-1, 2 还是 3？17. 探讨一个现实的业务问题：我们核心业务是对话类 Agent 产品。经典架构是前端设有一个意图识别与路由环节，将客户请求分发到不同的子 Agent，由于子 Agent 功能实现完全不同，不能混在一起，所以路由非常关键，一旦路由错误就无法满意回答。另外，作为全链路的必经点，路由必须足够快。我们考虑在最前端用一个相对较小（如 7B 或 13B）的模型，通过后训练使其掌握特定领域知识，实现低延迟的路由。如果让你做这个模型，你会怎么去做？

一、项目深挖从实习经历里挑一个最能体现技术能力、最有挑战的项目详细聊聊。这个功能整体研发大概多少人参与？在这个项目里压力最大、最棘手的事情是什么？你做了哪些重要的设计决策，这些决策带来了什么效果？更新数据库状态和推送不是原子操作，你当时是怎么权衡的？想保证这两个异步操作绝对一致性，有什么办法？延伸场景：先写数据库 A 再写数据库 B，要求同时成功 / 同时失败，怎么设计？项目用户量、QPS 大概多少？有出现客户投诉吗？功能上线后怎么验证、保证系统稳定？出现异常需要线上应急吗？你设置了哪些告警指标？从现在视角看，你会设置哪些指标观测系统稳定性？二、Full GC 问题排查介绍下当时遇到的 Full GC 问题，以及完整排查过程。三、AI & Web Coding 相关如果用 Web Coding 写这个系统，你会怎么设计提示词？AI 生成代码不可控，你怎么约束、确保符合预期？有没有试过用 Web Coding 写项目，过程中最大问题是什么？业界怎么解决 AI 思考慢、反复出错的问题？有没有考虑用 AI 做测试用例提效，做 TDD 开发？如果设计一个 AI 研发 + 测试的协作 team，怎么设计？研发 Agent 和测试 Agent 之间怎么交互，避免越改越偏？大模型上下文有限，Claude 类产品怎么保证长代码迭代不丢失注意力？四、职业规划 & 行业选择工作之后的职业规划是怎样的？想从事什么行业 / 业务场景，为什么？了解蚂蚁国际是做什么的吗，为什么投这个岗位？五、算法 & 限流（核心编程题）手撕实现滑动窗口限流（1 分钟级别）。单机限流会有什么问题？多线程场景下，单机限流是否还有效？扩展为集群全局限流，怎么调整逻辑？用 Redis 做全局限流，会选用哪种方案？

聊一面布置的任务那个demo问了一下实习的时候遇到问题怎么解决聊了一下ai看法，未来程序员发展无手撕，也没有新的大作业

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