Agent实习面经-阿里国际

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* KL 散度的数学意义是什么?在模型对齐(如 PPO/DPO)中起什么作用?
4* MoE架构的具体实现原理是什么?路由(Router)是如何工作的?
5* 面对模型在生成过程中出现循环、重复回答的问题,有哪些解决办法?
6* BM25 算法的数学原理是什么?它相比于简单的 TF-IDF 有哪些改进?
7* Agent 系统中的LangGraph是如何搭建的?其 Memory 组件的工作机制是怎样的?
8* 如果单次生成的任务量远大于模型的 Max Tokens 限制,如何实现断点继续生成?
9* Transformer 中 Attention 的本质是什么?请从数学角度解释。
10* 为什么在计算 Attention 时需要进行Scaling
11* Self-Attention 和 Cross-Attention 在作用和输入来源上有什么区别?
12* 面对极长序列Attention 的 O(L^2) 复杂度问题目前有哪些主流解决方案?
13* 在 Agent 多轮对话任务中,Attention 机制的局限性体现在哪些方面?
14* 为什么模型在长上下文对话中容易出现“信息遗忘”?有哪些缓解机制?
15* 介绍 SFT的流程,以及如何构建高质量、多样化的数据集?
16* 在什么业务场景下,必须引入 RLHF 或 DPO 这种偏好对齐技术?
17* MinerU 在解析复杂的工业文档(如图文混排)时,具体的处理逻辑是怎样的?
18* 在多模态检索中,文本和图片是如何映射到同一个统一向量空间的?
19* Ragas 评测框架中的 Faithfulness 和 Answer Relevance 指标的具体计算逻辑是什么?
全部评论
感谢面经,攒人品
点赞 回复 分享
发布于 昨天 21:11 陕西
问的可真的多,感觉这个可以
点赞 回复 分享
发布于 03-15 19:22 北京

相关推荐

全程无八股,两个面试官都非常好!2026_0305-14:00_快手一面1. 自我介绍2. 你项目里面提到了AST 静态分析生成文档让AI更好理解上下文具体是怎么做的?3. 你提到了用到很多rules,你有想过用AI来code review吗?4. 用了这么多rules,你有用过skill吗?5. 面试官Code Review提到目前已经在大量使用AI来CR,和面试官讨论AI CR的一些安全的问题6. 你项目中使用到了IntersectionObserver能讲一下为什么用这个替代监听滚动吗?7. 你项目中提到Git Hash 增量更新机制,实现仅对变更文件进行文档更新,这个是怎么实现的?8. 项目中写道,“骨架屏预加载+ 视口懒加载+错误自动兜底”,这个你是怎么设计的呢?9. 有写过移动端或者安卓的app吗?10. 手撕 数组 合并,去重,排序(不用api)11. 用Vue多还是React多?(说了Vue)12. 用React手写一个子父传值(React太差了后面还是让用Vue了)13. 被面试官建议多学React,大厂还是React多一点....14. 反问,大概做什么,聊了一些架构设计相关。二面2026_0309-15:00_快手1. 面试官开始先是介绍了一些国内抖音,PDD,京东,淘宝,快手的电商布局2. 然后又介绍了一些前端团队的方向3. C端APP,B端商家服务平台,内容数据审核,监测4. 自我介绍5. 项目中AI的对话框的长对话和打字机效果有考虑过用一些开源的库吗?6. 没有使用库,怎么实现的呢?(SSE+setTimeout)7. React的useEffect的第二个参数三种情况分别代表什么?8. React.Memo和useMemo分别代表什么?9. 对前端最近比较热的方向有了解吗?10. 你使用cusror这样的编辑器是自费还是?11. 反问(对实习生期待是什么)
查看15道真题和解析
点赞 评论 收藏
分享
评论
1
6
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务