阿里云技术服务工程师

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

1. 做一下自我介绍2. Java 里线程的工作原理，不从 API 角度回答，说一说线程本质上是操作系统调度的执行单元，在 JVM 里对应一条独立的执行路径。面试里往深一点讲，重点不是 Thread 类怎么用，而是线程和 CPU 时间片、用户态内核态切换、上下文切换成本、工作内存与主内存可见性之间的关系。Java 程序看上去是多个线程在同时执行，真正底层依赖的是操作系统调度器、CPU cache、一致性协议和 JVM 对内存模型的约束。很多并发 bug 并不是“线程不安全”这四个字能概括，而是可见性、原子性和有序性没有同时满足。3. volatile 到底解决了什么问题，为什么它不是轻量版 s...

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1.请你做一个自我介绍2.能否展开讲述一下你分别使用vibe coding工具和AI工具的情况，以及你对它们的评价？3.如果需要你对图像或视频数据制定好坏标准以供模型训练，你会从哪些角度来分析这个问题？4.什么样的视频内容对模型来讲是优质的训练素材？5.(追问)视频中包含的物理规律有哪些种类？6.你的Python编程能力如何？具体做过哪些项目？7.如果现在有一批10万条视频数据，你会如何设计一个过程来完成从本地转移到云端，并在前端页面实现截帧、文字描述和数据存储？8.对于大模型原理和prompt设计，你了解多少？9.反问后续有结果再补充一下具体内容