阿里Agent爱问

1.自我介绍2.讲下自我介绍提到的ppt智能体，完整的流程调研auto ppt等3.讲下rag的流程正向流程，反向评估都答4.ppt智能体改为多智能架构，会结合业务场景考虑吗；当然去往新方向做尝试可以5.为啥用rag，解决什么问题外挂记忆，解决幻觉，垂直领域问答6.在rag里面调用的LLM，有尝试做垂直领域的LLM微调吗7.企业知识库和个人知识库，个人问答会结合两个做回答吗8.用过ai coding多吗，什么模型，国外模型用的多吗；就是对于需求已经够用了9.遇到过什么项目难点项目上线和前端联调，部署工具OOM，初期调研rag过程中部署问题10.如果做了一个多智能体或者工作流的ppt智能体，怎么做评估，有哪些指标结果侧（生成侧），看版面对齐度，丰富性，是否有问题；生成文本内容，是否有问题，用户打分加权（劣良优）；最后设定综合制定标准打分11.面试官陈述：就是通过一个智能体生成，另外一个自动化智能体，自动化评估12.实习过程中有几个人13.有用openclaw claude code做过什么；skill 渐进式批露怎么做的；LLM怎么知道要调用哪些skill答得个人工作流，react；       应该是工具 chema注入，然后意图识别；结构化输出 (Function Call)14.反问智能体投入生成环境的评估，人工和自动化评估都有吗；agent scope搭建效果产品或hr及一些相关需求，评审方案；内部agent build智能体编排架构工具挺多；但实际还是有性能安全等考虑，不能成为黑盒；百炼平台内部用的话，还是有很相关的；

1. 做一下自我介绍2. 你对网络安全方向怎么看，为什么 AI 应用在这个方向上既有价值又有风险网络安全很适合和大模型结合，因为它天然就是高噪声、多源数据、强依赖经验判断的场景。告警研判、攻击链还原、漏洞摘要、规则解释、工单辅助这些任务都能显著提效。但安全场景比普通问答更敏感，问题不只是答得快不快，而是结论能不能被验证、引用是不是准确、有没有被 prompt injection 或恶意样本绕偏。安全方向里的 AI 应用，最终拼的不是模型会不会说，而是证据链是否闭环、输出是否可审计、权限边界是否足够严。3. 介绍一个你做的这个项目，重点讲架构和你负责的部分4. 为什么要用 RAG，而不是直接让模...

继续来分享下最近的面经~1. RAG的HyDE技术中，如果生成的代码片段质量不佳会影响后续检索效果，如何衡量生成的代码片段的效果？2. 在某一垂直领域Lora微调时，微调过程设置过哪些参数？3. 了解模型的TOKEN吞吐量吗？本地部署模型的吞吐量大概在多少？4. 向量数据库的选型方案？常见的向量数据库有哪些？5. 分布式ID是如何保证生成不会重复？你知道哪些实现方案？6. 介绍一下G1回收器。无手撕

项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...