阿里国际一面后的流程

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打实习项目2.你实习做的设备特征缓存需求，具体介绍一下。3.这个项目的背景是什么？你们团队在做什么？4.你这里说的“特征”具体是什么？它的数据源是什么？怎么生成这个特征？5.这些特征最终怎么分类？拿到这些特征之后主要用来做什么？6.训练出来的模型最终输出是什么？又是怎么反过来指导你这块工作的？7.你这个两秒、十秒和九十秒这三档缓存，对应的分别是什么样的特征？8.你说的这些特征，你是知道它到底对应的是哪种用户行为，或者哪一类设备的吗？多agent项目9.大概介绍一下另一个 AI 投资分析系统项目。10.这个项目当时用的模型是哪一家的？11.效果怎么样？你自己有测过吗？12.你刚才说某支股票的历史行情数据，这些数据是从哪里采的？14.这个项目是你自己主动规划去做的，不是哪个公司或者老师布置给你的，是吧？15.你平时会自己研究 AI 相关的内容，是吧？16.机器学习、强化学习这些你都了解过，是吧？17.机器学习里的高斯混合模型，你能讲一下它的原理吗？18.你觉得神经网络里最重要的一个算法，比如在拟合过程中最核心的是什么？19.反向传播你了解吗？20.你有手推过反向传播吗？21.阿里的千问你有用过吗？22.混元你知道吗？八股23.C++ 的智能指针你用过吗？24.C++ 里面总共有多少种智能指针？每一种的用法和应用场景是什么？25.C++ 在 main 函数执行之前，还有哪些函数会先执行？26.如果 const 加在成员函数后面，它的作用是什么？27.如果一个链表里有环，怎么判断它有没有环？28.UDP 你了解吗？

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

编程题都蛮简单的，选择题啥的不咋会了，除了第三题有点坑(可能是我思路跟答案不一样）1.题目大概含义：初始数值a=1，每一次a<-a*k%m，一直循环到重复请问有多少个值？set+while暴力打完就行2.给定一个数组b和数值d，你需要构造一个数组a。并且有一个运算如下：对于你构造的数组a，如果ai>ai-1+d(想不起来是不是大于了）那么ai舍去。你构造出的数组必须字典序最小且长度最短。答案：遍历数组b，假如对于关系运算bi>bi-1+d满足，先塞1再塞bi3.有n*m个数组（n*m<=2e3)，有B,S两种果酱，对于每一行从左边丢掉K个果酱，最后B,S果酱数量要求相等，你需要丢掉最少的果酱为多少。答案:先建数组pre[n][m]；假如cntb>cnts，那么pre[i][j]=pre[i][j-1]+flag；假如a[i][j]为B，flag=1，不然为-1转换题意为：每一行取或者不取一个pre数组，代价为j，求到dp[sum]最小值为多少，sum=cntb-cnts;背包dp，状态如下：dp[i][z]对于达到i行，达到z最少代价是多少。我被坑在dp的列一定要开到n*m+1这样，它好像能从右边转化过来。硬是写了50分钟的编程题。(不确定是不是理解错了）

1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...