阿里大模型算法面经分享

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.语义漂移吗？如果遇到罕见病，模型产生‘幻觉对齐’导致误操，有没有方案去做兜底3.在医疗决策里，‘兴趣’是伪命题，‘合规’才是核心。用常规的DIN是做用户兴趣建模，但把DIN 里的激活单元改成了双线性交互这会不会导致模型对‘强特征’（如过敏史）的敏感度被‘软语义’稀释？4.知识库里既有权威指南又有脱敏病例。当这两者发生逻辑冲突时（比如新版指南否定了旧病例的方案），路由机制是怎么做确定性仲裁的？5.说的算子融合具体是怎么做的6.做生成式推荐重构，LLM虽然语义理解强，但天生带有选择偏见（。在冷启动场景下，怎么保证模型生成的物料序列不会陷入‘信息茧房’？7.手术机器人的环境是很复杂的，比如它组织形变是不规则的。你提到的不确定性感知），具体是基于传统的卡尔曼滤波还是基于大模型的分层鲁棒控制？当模型预测的8.动作序列与传感器实时反馈发生显著偏离，怎么实现毫秒级的安全制动9.用Pseudo-ID做时序追踪，但如果攻击者通过多维病理特征进行逆向重构，Embedding层做了哪些差分隐私处理10.手撕：Transformer block实现

最近 AI 圈最热的莫过于“养小龙虾（OpenClaw）”了，甚至不少人为了能够用上小龙虾，在腾讯大厦楼下排起了长队，等待腾讯工程师帮忙部署。为什么一个开源项目能引发如此规模的线下活动？因为大家发现，OpenClaw 并不是又一个只会『陪聊』的窗口，它是一个真正的『数字员工』。当你对它说“分析一下本地销售数据并把总结发给主管”时，它能自主翻找你电脑里的文件、运行统计脚本、最后登录你的企业飞书发出消息。这种从动口到动手的质变，源于它将原本封闭的大模型接入了现实世界。而支撑这种跨维度操作的核心技术，正是我们今天要介绍的 Function Calling（工具调用）。一. 痛点：为什么需要 Func...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1 项目拷打2. 在 Agent 多轮对话任务中，Attention 的局限性具体体现在哪些方面？3. 简要介绍 SFT 的核心流程，以及如何制定数据集的构建策略？4. SFT 之后常见的 Post-Training还有哪些？它们各自的设计目的是什么5. 什么是RAG它提升生成质量的核心原理是什么6.RAG与传统的检索 + 模型生成流程有何不同7.如何构建评估体系来验证一个RAG系统是否真正Work？8.PPO和DPO在对齐阶段的主要区别是什么？9. 在进行DPO训练时，通常有哪些关键的注意事项？是否了解过GRPO10.在Modular Agent中，多步规划是如何实现的？11.针对多个工具的调用链路，你的调度策略是如何设计的12. Agent 评估体系包含哪些核心维度？如何量化衡量Planning能力与Hallucination Rate )？13.在微调Qwen模型时，你是如何确定训练阶段和 Loss Function的？14. Prompt自动推荐模块应用了哪些优化策略？是否尝试过Prompt压缩或Embedding表示的方式？15.假如Agent推理链路包含3个工具且请求频率极高，导致系统整体延迟较高，你会从哪些维度进行优化？17.在记忆系统中，意图识别 承担什么职责？18.Embedding的维度选择（如 1024 维）是基于什么逻辑？为什么不选择更高或更低的维度？19.Qwen-4B的Embedding是如何实现的？其模型框架是否属于 BERT 系列？20.Qwen-34B的Rerank是如何实现的？21.Attention机制中的Q, K, V矩阵具体是如何通过输入变换得到的？22.Attention公式中除以根号d_k的作用是什么？如果不除以它，是否有其他替代方案？23.请详细解释Multi-Head Attention ，并指出它目前存在的主要问题24. 如何解决多头注意力机制计算开销过大的问题25. 什么是 RoPE ？它核心解决了什么问题？26. 在 Memory  系统中，如果输入文本过长，常见的工程处理策略有哪些？

老实说，看着现在各种大模型一键生成页面、秒写正则、连发版脚本都能顺手写了，大家心里慌是正常的。在牛客上每天都能看到“XXX岗位是不是要凉了”的焦虑贴。但剥开情绪外衣，客观现实是：AI干掉的不是某个岗位，而是某个岗位的低级执行层。 咱们挨个岗位盘一盘，现在的“活路”到底在哪。1. 后端：从CRUD 机器到业务与架构的守门员如果你的日常就是接参数、查数据库、拼 JSON 吐给前端，那确实非常危险，AI 写这种样板代码比你快，还不会漏写分号。活路在哪？ 核心在于复杂的业务壁垒和系统架构能力。AI 很难理解深度的业务上下文。比如搞个竞标平台的后端，瞬间的高并发打过来怎么扛？出价时的事务一致性怎么保证？...