阿里实习两面之间一般间隔多久

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.深度参与项目，产出2.OCR为什么做文件识别；部署的哪个3.传统的读取pdf docx api sdk有用过吗4.文本内容为啥还要用ocr5.pdf图片内容；图片，图表的理解，怎么做；饼状图，折线图怎么提取语义信息6.ocr背后的原理，给一个饼图，然后怎么输出内容7.是否真的了解怎么识别占比类比这样的语义识别8.有看过ocr调用，语义保留这样的指标的评估9.怎么做评估；完全识别的指标又是怎么评估；九十分一百分怎么打分10.图表识别怎么评估打分，怎么评判，有哪些依据11.为啥选768维度12.讲下embedding模型，怎么做embedding13.embedding模型底层；什么是token；为啥100wtoken最大token数14.大语言模型参数了解吗；在显存消耗的哪个层面消耗的15.transfomer词表是怎么构建的吗16.ES怎么构建的；这里面的关键词怎么构建的；BM25基于什么原理17.一部分milvus语义召回，一部分ES关键词召回；怎么返回用户的18.精排维度是多少，原理是什么19.rerank精排基于什么；为啥精排效果更好20.针对上述的你提的问题，说出自己解法21.最核心的一个指标的什么；最核心的指标；归纳出最核心的一个综合指标22.Function Calling、MCP、Skill分别解释概念；用到什么场景；分别解决了什么问题

1. 先做一个简短的自我介绍，重点讲你和 AI 应用开发最相关的经历2. 讲一下你做的这个Agent项目介绍一下核心链路一般是用户输入问题后，先做意图识别，再判断是走直接生成、知识检索还是工具调用。技术上可以拆成接入层、编排层、检索层、模型层和观测层。编排层负责 Prompt 模板、上下文管理和工具路由；检索层负责文档切片、向量检索、关键词检索和重排；模型层负责对接通用大模型和总结模型；观测层负责 trace、耗时、召回质量和最终答案质量。 public Answer handle(QueryReq req) { Intent intent = intentService.detect(req...

发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. rpc远程调用过程3. 有没有调研一些其他的RPC框架4. 序列化协议有了解吗5. agent了解吗6. 用过哪些向量模型7. MCP，fuctioncalling，skills8. 了解过openclaw吗9. agent执行过程怎么流转的10. Aicoding

发面经攒人品～手撕：使用两个非空int数组进行相减，保证第一个数组的长度大于等于第二个数组八股文环节：（1）在做加减时，用float和double做加减会有什么问题？（2）如何解决浮点数精度问题？Java中有没有集成好的工具类？（3）List是常用集合类，还有哪些常用的集合类？（4）Map有哪几种常用的？（5）ConcurrentHashMap是怎么保证线程安全的？（6）刚才的代码题存储结果的List用到了ArrayList，如果改成LinkedList会不会更好？（7）ArrayList和LinkedList是线程安全的吗？有没有线程安全的List？项目拷打（1）介绍比较好的一个项目。（2）能具体展开讲一讲高并发场景的处理吗？（3）把点赞数放到Redis里，两个人同时点赞，如何保证累加正确？（4）在消费缓冲区数据写入Redis时，如果有新的点赞数据同时到达，如何保证不丢失？（5）在分布式服务部署时，多个服务实例如何保证往Redis写数据时不相互覆盖？（6）如果发现接口变慢，如何排查？（7）如果发现CPU满了，但逻辑运算并不大，可能是什么原因？给个提示，同时内存