蚂蚁机器学习求捞

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.你能简单概述一下你大概做了什么事吗？3.你们会有论文相关要求吗？4.你项目的背景大概是什么样？5.你这个项目主要做了哪些功能？6.你做项目的时候你觉得踩过的坑或者遇到的困难的地方？7.你还有哪些技术栈？8.ai coding

用真实数据拆解当代大学生就业的结构性矛盾 一、整体就业大盘：总量压力空前，优质岗位严重不足 2026届全国普通高校毕业生规模再创新高，叠加往届未就业、海归及职场回流人群，就业市场供需失衡进一步加剧：   📊 毕业生总数：1270万人（同比+48万，连续8年破千万）   👥 全年求职总人数：1500万人+   💼 有效校招岗位：约567万个   ⚖️ 整体供需比：≈2:1（平均2人竞争1个岗位）   ✍️ 直接签约率（不含升学）：约55%   ⏳ 慢就业/暂缓就业：30%~45%（以考研、考公、待业为主）   📉 16-24岁青年失业率：16.5%~17.3%（仍处高位徘徊）   二、学...

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

挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...