蚂蚁集团AI应用开发一面

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.做过哪些相关工作 / 看过哪些经典文章 / 参与过哪些开源项目2.为什么要做 Prefill 和 Decode 分离，追问：pd到底争夺什么资源，和“直接多给卡/资源翻倍”相比本质差异是什么3.AF 分离好处和坏处4.常见并行模式怎么看，怎么根据具体场景选择合适的并行模式，选择因素有哪些？5.追问：Prefill / Decode × Attention / MOE 这四种组合，分别更适合什么并行策略；6.你觉得一个优秀的大模型推理框架，核心技术点有哪些，追问量化选择策略；7.GEMM核心优化方法，ncu8.拷打算子项目，MLIR / LLVM 理解

我现在研二下想找实习，但是对于方向并不确定，本科专业是电子信息，硕士专业是电磁场与天线技术，研究方向天线与AI交叉方向，两边都学不精，但决心不读博想工作，应该找天线方向还是AI方向。基本信息：研二下，本科211，硕士985。本科做过大创项目（CV方向），参加过数学建模比赛，拿过国家奖学金和学业奖学金，本硕都有学生工作经验。硕士期间目前有一篇会议论文（天线方向）。根据以往学长学姐的经验，天线方向工作似乎并不好找。但我本硕都不是计算机专业，导致不是科班出身，同时现在的大模型是否也对ai行业有所冲击，这些我都了解甚浅，道听途说也终归不懂行情。我也想不断磨练自己，原本读研就是想进一步磨练增长本事，但结...

一、项目与经历1.你先做一下自我介绍。2.你做的两个小项目分别是什么？3.你之前做的这个高并发 AI 聊天系统，具体是一个什么产品？4.它和 ChatGPT 这类聊天产品相比，有什么不同？5.你当时在设计这个聊天系统时，上下文管理和 prompt 注入时机是怎么设计的？________________________________________二、AI IDE / AI 工具使用经验6.你用过 Claude Code、Codex 这类 AI IDE / AI 编程工具吗？7.你主要是用它们的 CLI、桌面端，还是网页版？8.在用这些 AI IDE 之前，你主要是用什么开发 C++？9.市面上常见的 AI IDE 工具你都用过哪些？10.你觉得这些 AI IDE 对 C++ 的支持怎么样？11.有没有什么让你特别不满意的地方？12.当这些工具帮你生成 C++ 代码后，你会怎么做验证？会直接接受，还是会 review / 测试？________________________________________三、Agent / ReAct / Claude Code / Skill / MCP13.你有调研过这些 AI IDE 背后的 Agent 模式和基础原理吗？14.你怎么理解 ReAct 这种 Agent 模式？15.你有了解过 Claude Code 的源码或整体架构设计吗？16.你觉得 Claude Code 的整体架构是不是基于 ReAct？17.从 Claude Code 这类产品里，你觉得有哪些设计思路是值得你自己的聊天系统借鉴的？18.你有了解过它里面常用的工具吗？比如 grep 这类。19.你自己用过哪些 MCP？20.你对 MCP 协议、安装方式、使用方式有了解吗？21.你觉得 skill 和 MCP 的区别是什么？22.你觉得 skill 算不算一种“渐进式披露”的能力组织方式？23.你在 Trae 或类似工具里，主要是怎么使用这些能力的？________________________________________四、聊天系统能力设计：读 / 写 / 调工具24.如果现在要让你的聊天系统具备“读文件”的能力，你会怎么设计？25.如果文件不在本地，而是在 GitHub 仓库路径下，你会怎么让系统读取它？26.如果系统本身还不具备调浏览器的能力，那你会怎么设计这部分能力？27.如果现在你的聊天系统已经具备了读、写和调 batch 工具的能力，那从系统实现角度，你要做哪些事情，才能真正让它具备这些能力？28.batch / 读 / 写这些能力，你会怎么做工具封装和调用适配？________________________________________五、投资分析系统如何抽成 Skill29.如果要把你的 AI 投资分析系统抽成一个 skill，挂到你的聊天系统里，让用户在聊天中直接调用，你会怎么设计？30.你的投资分析系统里，多 Agent 是核心吗？31.如果要 skill 化，多 Agent 这一层要不要保留？32.你的投资分析系统里不是还有知识库检索吗？如果做成 skill，这部分怎么处理？________________________________________六、回退机制 / 安全性 / 编排失败处理33.你刚才说的“回退机制”具体是什么意思？34.如果 AI 修改文件改到一半报错了，怎么保证用户原来的代码安全？35.你说的回退，是写日志、写操作记录，还是别的什么？36.如果是写操作记录，你会记录什么内容？37.这种回退是按行级别做，还是按块级别做？38.如果是编辑已有文件，而不是新建文件，回退机制怎么保证安全？39.你简历里写的“通过编排回退机制保障服务稳定性”，这里的“编排回退”具体指什么？40.你怎么定义一个工具调用或检索是“失败”的？41.你为什么要对失败结果做标记？42.如果检索结果本身不准确，你有做过效果评估吗？________________________________________七、语言迁移与学习能力43.如果 IDE 产品所需要的编程语言不是你熟悉的语言，你会怎么快速融入？44.你觉得在现在这个阶段，编程语言本身还是最核心的难点吗？45.你怎么看“学语言的术”和“学系统设计的道”这件事？46.你之前用我们那个 AI IDE 做笔试时，整体体验怎么样？47.你觉得在 AI coding 场景下，语言本身重要，还是方案设计更重要？

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...