南京阿里开启实习生招聘啦！【可转正】

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1、实时生成的聊天代理模型，如果线上出现问题，你会怎么定位？2、给一个电路板串联，每一段都有测试点，如何快速判断是哪一个点位出了问题？3、模型回复速度慢可能有哪些原因？4、两个地方访问同一个服务，法国返回速度正常，美国响应慢，可能哪里出了问题？5、聊天代理为什么通常会拆成多个模块？6、前端、后端和大模型三个模块一般是怎么协作的？7、介绍一下你对 Docker 的理解。8、Docker 的代码分治或模块化是怎么实现的？9、如果从全栈角度思考，你会怎么构建一个生成式乙女游戏？10、在现实生活中，有没有类似 deepseek 深度思考过程的例子？11、RAG 是什么？12、Function Calling 和 AI Agent 的关系是什么？

1. BERT 模型的结构答：BERT 本质上是一个 Encoder-only 的 Transformer。输入由 Token Embedding、Segment Embedding、Position Embedding 三部分相加得到，然后经过多层 Transformer Encoder。以 BERT-Base 为例，模型参数通常是：层数 (L=12)，隐藏维度 (H=768)，注意力头数 (A=12)，前馈层维度 (4H=3072)。BERT-Large 则是 (L=24, H=1024, A=16)。每层 Encoder 的结构是：Multi-Head Self-Attention -&...

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2.项目中实际 QPS、延迟、数据规模是多少？瓶颈在哪，怎么解决的？3.讲一个你做过的技术选型，为什么选它？有没有更优方案？4.设计一个支持多轮对话+工具调用的 Agent，整体架构怎么拆？5.Prompt 如何设计才能降低 hallucination？有哪些工程手段？6.多轮对话中上下文过长怎么处理？裁剪策略有哪些？7.Agent 调多个工具时，如何做调度、重试和兜底？8.function calling / tool calling 的实现原理是什么？9.一条 query 在 RAG 系统中的完整链路是怎样的？10.BM25 和向量召回各自优缺点？线上如何融合？11.embedding 模型选型时要考虑哪些指标？12.query rewrite / 多 query 扩展的原理是什么？有什么风险？13.rerank 模型为什么必要？一般放在哪一层？14.HNSW 的核心结构是什么？为什么查询效率高？15.IVF、PQ、HNSW 的区别和适用场景？16.向量索引如何支持高并发查询和在线更新？17.embedding 维度过高会带来什么问题？如何优化？18.文档 chunk 如何切分？长度和重叠怎么设计？19.如何解决 chunk 切分带来的语义断裂问题？20.知识库如何做增量更新并保证一致性？21.多模态数据（图文/表格）如何统一建索引？

项目相关   你觉得skill能完整代替你这个引擎吗？就像比如说你这个什么编排啊、分析、执行、质检、总结，这个工作流，包括工具的调用。你花了这么多力气，用了这么多框架，搭了这么一个平台，你觉得光用一个skill的文档能够完全替代你这个平台吗？   3 那你觉得这个vibe coding的ide这个agent跟你做的这个agent有什么本质的区别吗？ 4觉得用用或者用某一个大厂的这个开源的ide，这个这个agent，然后让它搭配一个skill，是不是能更灵活的支持你这个场景？ 5 这个你可以实际去用一用啊，用过小龙虾吗？vibe oding用用的多吗？ 6.在使用外部coding过程当中有什么使...