阿里控股 HR面挂

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目拷打1. 讲一下主流大模型的结构2. Transformer 的 tokenzie 是如何实现的，训练和推理分开讲3. 你知道工具调用，MCP 还有 Skill吗，他们都是什么，都有什么区别，优缺点，你自己用过什么MCP/Skill4. 如果让你来设计一个基于Agent的自动给数据标注的系统，你会怎么设计，你认为关键点在哪里5. 实践过程中，其实最大的问题是agent和人类对于同一个标准的理解是不一样的6. 有了解什么自动化Prompt优化的工作吗，讲一下 (APE)7. 算法题：给定两个数列a b  求a b的最长公共子序列（不连续）

嘿，兄弟们好，我是飞哥。说实话，当初我刚开始琢磨 AI 转型的时候，也一度以为自己得去跟那群写 Python 的“小年轻”抢饭碗了。毕竟在大家的刻板印象里，AI 圈子是 Python 的主场，咱们写 Java 的似乎只能在后台接个 API 传传话。但这段时间深挖下来，我发现咱们 Java 佬的底蕴真不是盖的。Java 的 AI 生态不光不弱，反而因为其极其恐怖的工程化能力，正在成为大模型进入企业级应用的主战场。今天飞哥就带大家盘点一下，咱们 Java 程序员手里现在的“AI 军火库”。为什么 Java 正在 AI 领域“回魂”？很多人不理解，觉得 Python 简单好用，为什么还要折腾 Jav...

之前已经电话面过，这回为正式一面。一、 实习项目拷打实习，不方便透露；二、 高并发演进与 MQ 消息中间件1. 性能优化演进、详细描述 AI 用例缺陷审查任务的优化过程面对 1~2 亿条msg的突发消息洪峰（MQ 压力极大），除了单机单线程处理，还有什么更好的架构级解决方案？2. RabbitMQ vs RocketMQ 技术选型请对比 RabbitMQ 和 RocketMQ 的底层架构与优缺点。这两种 MQ 分别适用于什么样的业务场景？RocketMQ 的 ACK 机制和消息重发机制是怎样的？如何在这两种 MQ 中实现顺序消费？如何支持分布式事务消息？三、 AI Agent 与 RAG 架构设计1. RAG的痛点与优化如何解决 RAG 检索出来的知识忠实度不够、回答有偏差的问题？对于长文档（如 200~300M 包含图片的文档），Chunk（文本块）的切分策略是怎样的？大模型上下文窗口变大后（如从 256K 提升至 1M），如何解决“中间遗忘 (Lost in the middle)”的问题？2. Agent 编排与大模型框架在简单的问答任务和复杂的配置任务中，分别采用了哪种 Agent 架构？MAS 多智能体架构在处理复杂任务时有什么明显的缺点？为什么选择 Spring AI 框架？在实际使用中发现它有什么缺陷？四、 场景架构题与 AI 评测机制1. Agent 评测体系 (Eval)你们通过哪些指标来评测 Agent 的表现？如何定义和评判一个回答是否是“高分回答”？2. 真实大厂高容错场景设计场景描述： 如果将你的 AI 配置助手放在天猫商家/运营的真实环境中，面对成千上万的用户请求，必须保证极高的容错率和准确率。同时，真实用户的反馈收集率通常极低（万分之几）。问题要求： 在此背景下，如何升级你的系统架构？如何进行自动化的投放与评测闭环？【无论过没过，双非本科能面淘天已经非常感谢🙏🙏🙏】

前端，目前暑期面到现在面试感受对方比较有意向，后面是hr面了，其他很多公司流程还卡在一面等后续，要直接接吗😍，飞猪会算边缘业务吗