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蚂蚁国际 - AI风控 暑期实习一面 60min问八股：1.介绍一下transformer架构，它解决了rnn和cnn哪些无法解决的问题？2.怎么理解词与词之间距离的概念？为什么大模型需要知道这个距离？3.transformer的核心机制是什么？能不能用一个具体的例子串一遍里面所有概念？4.你提到的QKV能不能具体讲一下？它的核心作用是什么？5.模型层叠加之后会出现什么问题？我们要引入什么机制去解决这个问题？6.传统的残差机制会有什么问题？现在业界有没有提出一些新的解决方案？7.现在业界有很多先进的大模型，有些是7b，有些是325b，这个b的概念是什么？我们在做模型选择的时候怎么选？8.对于不同的细分领域，能不能讲一下你对现有的模型厂商他们参数量选型的了解？9.现在给你一个场景，比如说我们做ai coding，你会怎么去选择参数量？10.对话型模型和推理型模型之间的区别是什么？分别适用于什么样的场景？11.简要的介绍一下engine、sub engine、skill、mcp这几个概念，他们的用途是什么？在代码开发过程中分别用来解决什么问题？12.在开发过程中，多轮迭代会话后工程越来越难以维护，你有没有什么好的建议？13.对于上下文工程的最佳实践，常用到的一些技术或者解决方案都有哪些？14.目前这个体系还很复杂，有没有现成的东西来辅助我？有没有了解现在开源社区很火的一些解决方案？问实习：15.聊一下实习期间你遇到最困难的一件事，这件事你是怎么解决的？得到了一个什么样的效果或结果？16.为什么你会选择lsp这个方案？你是怎么找到和评估这个方案的？17.如果说进一步提升的话，你觉得还有什么方向可以改进？让你现在再做一遍的话你是否会选择重新设计？无手撕18.反问3.23面的，3.28收到感谢信，被老东家拷打麻了

结合我自己的春招面经，以及牛客上几百篇最新面经，给大家做了一份完整的「2026春招HR面公司分档盘点」，精确到公司、部门、岗位、面试特点、核心挖坑点，帮大家精准避雷，提前知道哪些公司要重点准备话术，哪些公司可以放心冲。【地狱级坑人区】HR面筛人，慎投！六大国有行总行/省分行软开中心（中农工建交邮储）Java后端、测试、大数据、AI开发终面HR面全程查户口+稳定性拷打，有一票否决权；偏好PUA学历、压价，对本地户口、家庭背景要求极高家庭背景/户口/房产、5年以上服务期接受度、县域/异地外派服从度、无底线加班接受度、忠诚度求稳定、能接受长期绑定、本地有房的可以冲；想做技术、看重成长、不想被查户口的...

完全不了解也没准备客户端的东西，一直投的是Java后端，测评完两个小时就被客户端捞了，应该接吗，要是拒了是要重新回池子吗，秋招会影响吗如果实习是做客户端的话（）真不太了解，有没有大佬解答

岗位：Java面试官问：java的gc机制了解吗？判断垃圾的方法有哪些？答题思路：垃圾回收机制自动管理内存，回收无用对象。判断垃圾的方法包括引用计数法（循环引用问题）和可达性分析法（从GC Roots出发，不可达的对象为垃圾）。GC Roots包括栈中引用的对象、静态变量、常量等。