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钢铁鹅
2024-04-29 08:47
门头沟学院 Java
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蚂蚁java 一面挂
投了快一个多月了才约的电面,然后昨天下午面八股基本上都能答出来,态度也挺好的,凌晨反手就是一个感谢信,感觉是碰到kpi了。。是不是已经没hc了?
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程序员小白条
门头沟学院 Java
有些面试就这样的,面着笑嘻嘻,结束反手挂了,没蚌住
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发布于 2024-04-29 10:20
浙江
牛客不牛我牛
四川建筑职业技术学院 Java
我擦,刚面完 半个小时的一面,全程谈人生谈过去,穿插两个场景题,然后就结束了。我猜是不是没hc了 来敷衍人呢
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发布于 2024-04-29 11:48
美国
暂无评论,快来抢首评~
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2025-11-28 20:17
华中科技大学 Java
蚂蚁时间线
蚂蚁-数字支付事业群9.16 一面(主管面9.23 二面 (主管的主管面10.10 hr面11.27电话开奖印象中两轮面试都只是问了一下实习,然后就开始聊聊天,也没有算法。只有两轮面试还挺意外的,因为看别人都是三轮。(携程面试的时候又是三轮,看别人又只有两轮)相比于已经开奖的携程,部门强度较大,正常情况下每天11-12h;但是业务更好一些,自己本身也会更感兴趣;薪资方面比携程多一丢丢,但是算上杭州的优势就多挺多(关于电话谈薪,不知道是不是自己表述能力不行,每次hr都直接表示a不了)
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2025-12-09 02:20
门头沟学院 Java
26校招蚂蚁Java一面50min
1.项目经历介绍2.说下HashMap的原理,JDK1.8里HashMap做了什么优化?这些优化解决了之前的什么问题?另外它的并发安全问题怎么解?3.说下JVM内存模型吧,JVM 的方法区和元空间有啥关系?元空间是完全替代方法区了吗?4.说下你对垃圾回收器的理解,G1垃圾回收器的工作流程分哪几步?实际调优时你会优先调整哪些参数?5.ThreadLocal的实现原理靠什么?知道可能导致内存泄漏的原因后,具体怎么防范?6.MySQL 的 MVCC 基于什么机制实现的?它能解决幻读吗?如果能,具体怎么做到的?8.Redis处理Hash冲突用了什么方式?扩容时会阻塞服务吗?为什么?9.Spring 三级缓存分别存了什么?为什么用三级缓存而不是两级?10.SpringBoot Starter 自动配置的SPI机制核心是什么?怎么自定义一个 Starter?11.TCP拥塞控制和流量控制的目标分别是什么?具体实现上有啥区别?12.实现 LFU 缓存淘汰策略的核心思路是什么?怎么处理访问频率相同的键?13.类加载器双亲委派模型被打破的常见场景有哪些?打破后会有什么影响?14.AQS 同步器的核心数据结构是什么?ReentrantLock 怎么利用 AQS 实现可重入?15.数据库索引下推的适用场景是什么?它能提升性能的原因是什么?16.分布式 Session 一致性有哪些常见方案?哪种方案更适合高并发场景?17.消息队列事务消息的核心流程是什么?怎么保证消息不丢失不重复?
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2025-12-10 10:15
门头沟学院 Java
26校招 蚂蚁 平台研发java二面
1、实习介绍2、最近在学习什么3、spring ai对于agent开发提供的常见模式有了解吗4、有看过spring ai的开发文档吗5、mcp有哪些通讯的协议6、sse的断点续传7、你写小红书的mcp是希望大模型帮你做什么呢8、阻塞通信和非阻塞通信的区别和原理9、Linux中用的非阻塞通信模块是哪个模块10、数据库的四个特性,具体分别是怎么去实现的11、怎么用MySQL实现分布式锁12、个人情况、闲聊13、反问
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2025-11-30 16:20
华南理工大学 算法工程师
蚂蚁大模型Agent算法二面-秋招面经
1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的?有没有做过 Prompt 自动优化?当用户提出不完整的请求时,如何补全用户意图的?2.构建 Agent 的时候,遇到过哪些瓶颈?LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离?你是如何保证线程安全的?4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的?清洗逻辑是什么?你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响?举例说明。5.DPO相比 SFT,有哪些优劣?它在 Agent 任务上效果提升明显吗?你怎么构造偏好对?构造逻辑是自动的还是人工?6.你说你服务部署在 vLLM 上,为何选择它?KV-cache 如何帮助推理加速?你自己做过哪些优化?7.假如需要支持 Streaming 输出,但当前服务延迟又超标,你会怎么折中设计?8.多轮对话上下文状态管理是如何做的?如何在高并发场景下保证一致性?9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具,在调用链条上如何保障故障容错和超时机制?10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计?11.训练过程中数据来自用户行为日志,你是如何从这些数据中抽取训练对话的?有没有做过归一化或事件抽象?12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统?模型怎么“理解时间”?13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题?你会如何监控和定位的?
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