阿里算法实习一面凉经-大模型广告生成

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.项目拷打2.实习拷打3. 多轮对话超长上下文如何训练4. 上下文记忆策略5. Skills读取超长sop的优化有哪些trick

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.context engineering的具体实现3.mutiagent协作过程中的并行串行?还有如何保证结果的一致性4.在agent不断对context修正的过程中特别是图的这种情况如果保证图片一致性?5.agentrouter思路6.你对agent理解 mutiagent sys的理解

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1、都知道哪些vllm的优化技术？2、在现有模型的基础上，由于算力问题，如何利用大模型来蒸馏一个3B的模型？3、logistic回归的模型原理和loss。4、给定一个时间序列，如何通过机器学习的方法进行建模筛选出来重要的特征，然后基于规则方法进行建模5、DeepSeek-MTP是用在训练阶段还是推理阶段的，具体过程是怎样的？6、在现有大模型的基础上，如何通过agent的相关方法，训练一个coder模型，撰写金融领域相关模型的代码。

全程40min+自我介绍项目：1.介绍流程2.压测过程3.假设你负责一个电商平台的秒杀系统。数据库中共有 1 万种商品，本次秒杀活动仅针对其中部分热门商品进行了预热和缓存。活动开始时，预计会有千万级用户并发访问。问题描述：在流量洪峰到来时，除了针对秒杀商品的请求外，还存在大量合法的普通业务请求（例如用户访问非秒杀商品、汽车、电脑等未预热甚至不在本次活动范围内的商品）。这些请求虽然业务上合法，但数量巨大，若直接透传至数据库，可能导致系统崩溃，进而影响核心秒杀业务。请回答：如何设计系统架构，以区分并处理“核心秒杀流量”与“普通业务流量”？针对那些未命中缓存且不在秒杀范围内的合法请求，应采取何种策略（如限流、降级、缓存兜底等）来保护数据库，同时尽量不影响用户体验？如何防止因大量查询不存在或未预热数据而引发的“缓存穿透”风险以前没实习过吧？你有实习offer吗？什么时候去？那你为什么还来面我们？rag全流程如何选择合适的切块大小和重叠长度？哪些可以提升 RAG 检索质量的技术？agent结构mcp是什么function是什么aicoding在10min内完成设计反问部门业务，建议我在商言商，不要只看技术，要高维思考，整体的业务要干什么