面试官最喜欢问关于ai的问题

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目1. 项目使用过程中遇到过什么问题2. 在使用 Spring AI Alibaba 框架时，它与其他开源 RAG 框架有什么区别？你使用了它的哪些核心能力，哪些是自己实现的？3. 向量数据库中使用了哪种索引算法4. RAG 优化方向：- 是否有看过 RAG 相关的论文或了解过前沿机制？- 业内的优化方向有哪些？- 如果让你类比“人看书”的过程，你会如何优化 RAG 的检索效率和召回率（引入目录、摘要）Java 基础与设计模式1. 请简述 Java 集合的继承体系2. HashMap 的父类有哪些？3. 集合框架中用到了哪些设计模式？4. 在 JDK 源码或 Spring 框架中，哪些地方应用了设计模式？5. 单例模式有几种实现方式（懒汉、饿汉、枚举等）？还有没有别的6. 平时在学习或写代码时会用到大模型吗？7. 如何看待“vibe coding”这种趋势？8. AI 辅助编程有哪些局限性手撕让写生产者和观察者模式

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花MyISAM 存储引擎不支持事务操作，其核心原因在于其底层架构设计、数据存储机制及核心功能定位，均未为事务支持预留必要的技术条件，进而无法满足事务必备的 ACID 四大核心特性（原子性 Atomicity、一致性 Consistency、隔离性 Isolation、持久性 Durability）。结合其设计逻辑与技术实现，具体可从以下四个核心方面详细阐述：缺乏事务核心日志支撑机制：事务的原子性（即一组操作要么全部执行成功并提交，要么全部执行失败并回滚，无中间状态）与持久性（事...

【职位描述】你是否想过，一个能理解“这个商品适合我吗？”、“为什么还没发货？”、“能不能退差价？”的AI客服，背后是如何思考和行动的？在淘天集团店小蜜团队，我们正打造下一代基于大模型Agent的智能问答机器人系统，覆盖亿级用户的售前导购、商品推荐、活动咨询、售后排障、退款物流等全链路服务场景。加入我们，你将：🔹 构建电商领域最强AI客服Agent：和算法同学协作，基于大语言模型（LLM），设计具备任务理解、工具调用、多轮推理与决策能力的智能体（Agent），让AI真正“会思考、能办事”🔹 打造高可用AI工程系统：将RAG、动态Prompt编排、上下文管理、长期记忆等前沿AI技术，与高并发后端服务深度融合，支撑日均千万级对话请求🔹 深耕智能客服核心场景：从“用户问一句，AI答得准”，到“用户没开口，AI已预判”，你将参与构建覆盖售前推荐、活动解读、商品对比、售后排障、物流追踪等复杂业务逻辑的智能服务引擎🔹 参与AI与工程双轮驱动的技术基建：既探索与落地Agent框架的深度优化，体验AI Coding的编程魅力，也设计高性能、低延迟、高可用的分布式服务架构，涵盖缓存策略、JVM调优、多线程调度、微服务治理、消息队列等核心工程能力在这里，你不是在做“玩具Demo”，而是在真实亿级流量场景中，定义AI客服的未来形态。来吧，和我们一起，用AI重新定义“服务”！【职位要求】本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能相关专业优先熟练使用Python/Java等编程语言，熟悉Spring、Mybatis、Springboot、JVM、多线程、分布式服务、缓存、消息队列等技术栈熟悉 HTML、CSS、JavaScript/Typescript，掌握 React/Vue 等前端框架，具备一定的前端界面开发基础。有一定的AI Agent、RAG、LLM应用开发项目经验，熟悉Agent基础框架实现原理，了解高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构熟悉AI Coding，最好有一定的实践经验具备问题/价值驱动的探索精神和优秀的问题解决能力敢于创新，对AI技术充满热情，能够持续关注和学习AIGC前沿技术研究，并主动探索AI新技术/新范式在商业场景中的应用边界📢 📢 📢 📢 📢 📢 📢 📢 📢 📢 📢 📢内推请发简历到邮箱：**********有问题也可加qq，知无不答。

1. Transformer 为什么使用多头注意力机制，为什么不只用一个头？多头注意力的核心，不是单纯把一个 attention 做很多遍，而是让模型在不同子空间里同时学习不同类型的关系。一个头可能更关注主语和谓语的关系，另一个头可能更关注长距离依赖，还有的头更容易学到局部词序和语义搭配。如果只用一个头，模型也能做注意力，但它只能在一个投影空间里建模，表达能力会受限。多头的做法是先把输入分别线性映射成多组 (Q,K,V)，每组各自做 attention，最后再拼接起来。这样模型就能从多个角度同时看同一句话。公式一般写成：其中：所以多头的本质价值是：增强表示能力，而不是简单重复计算。2. 为什么...