【社招&校招】蚂蚁国际语音Agent&搜索方向

1.请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用2.如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3.LoRA微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？4.kv cache是什么？为什么能极大地提升推理速度？5.RAG的完整流程，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6.微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？7.在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？是怎样保证实时性的？8.训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？9.在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？10.大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？11.如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务，如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐？12.代码：lc15 三数之和

1.介绍下transformer的结构2.如果微调模型出现复读机现象，是什么原因3.如果微调效果不好，怎么去分析4.能不能讲一下你对function call的理解5.问答系统上线，从query到生成回答，花多少时间6.Agent工具调用你知道怎么训练吗，训练集应该包含哪些，怎么得到训练的数据集7.假如一个query有两个工具可以调用，训练集应该怎么设计8.你构造数据集遇到过什么难点，如何解决问题

1.实习介绍2.java中集合类3.jdk8函数式编程，stream4.挑一个数据结构讲一下5.多线程并行聚合6.开源库代码，框架有没有自己学习过7.设计模式8.项目介绍 15min9.agent，multi-agent协同模式10.记忆模块，数据交互具体实现11.平时有没有接触商务分析业务分析11.反问

一面 项目LoRAkvcache对工作有什么要求能不能提前实习全程45min 为什么我看其他佬都八九十分钟面试官没开摄像头，问项目也没问太细，八股也没咋问，是不是kpi啊铁子们就算不给正式offer也赏小的一份实习可以吗