蚂蚁AI Agent暑期实习一面分享

1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

1.自我介绍2.项目一拷打：具体怎么做的？数据啥样？现在准确度在什么水位？有没有考虑过Agent做？你怎么和团队讨论的？是你一个人在完全负责这个模块吗？结果怎么定的？如果让你重新做这个项目用Agent的方式你会怎么考虑？上下游是怎么样的？你有和上下游交流过他们的情况吗？你的prompt怎么写的，具体展开说说？这个意图识别你怎么理解的？few-shot具体考量？用户反馈数据有看过吗，说说想法，怎么定的三种意图？3.项目二简单询问：你进来就做了这么多工作吗？两个项目的时间怎么安排的？4.看你简历上主要是算法的东西，你怎么看待算法和Agent应用的区别？5.场景题：五分钟思考一下做一个用户购物的Agent，问了有要规定什么方式？让自己编排6.反问：团队对于AI什么看法？太宽泛了，具体一点，就AI写代码？没有规定，看个人爱好。实习生进来会做什么样的角色，会做哪些工作？团队的AI技术3年前就已经开始建设了，不是临时起意的，例如和你比较贴合的就是意图识别，商家对话的意图可能更复杂，会有师兄带着做。7.会根据一面二面情况反馈，如果通过会有下一轮面试官联系面完感觉还有希望，比一面发挥好太多了，结果第二天挂了

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...

现在面试已经完全就是去走流程因为必挂无疑我211本硕，top 211了从今年一月开始准备，那会就开始找日常实习了到今天，除了一个小公司的hr面还有阿里、字节、美团没投其他的都挂了腾讯挂了三次蚂蚁挂了京东挂了两次滴滴一面完了秒约二面二面也挂了其余中小厂加起来面了十几次也均挂了周围感觉简历没我好的都拿到offer了不知道为什么？是运气吗？我准备的很早就这么一无所获？这是我必须要修的课题是吗？对那些大厂title祛魅心态已经不能说是爆炸了其实更感觉像看开了