蚂蚁二面

面试很难，还是要多多练习1. 论文拷打2. 实习经历深度追问3. 首个项目深挖：MinerU解析跨页表格时，保障表格语义完整的核心思路？简述Ragas评测框架；若Answer Relevance指标偏低，如何精准区分检索质量与模型能力的影响边界？4. 第二个项目深究：LangGraph中State的定义逻辑与流转机制？当任务节点数量较多时，如何规避状态对象膨胀引发的内存溢出问题？长期记忆库层面，多轮对话信息提炼为结构化用户画像并入库的具体实现路径？5. 文档切片策略：overlap参数的核心作用？如何权衡分片尺寸与上下文完整性之间的平衡关系？6. 对GraphRAG的理解与应用认知7. GraphRAG召回海量关联信息后，生成阶段如何借助自反思（Self-Reflection）或思维链（CoT）策略过滤检索噪声？8. ReAct框架的核心原理，阐述其对复杂任务理解能力的提升逻辑9. 模型调用工具出现参数幻觉、语法错误时，可采用的自动化修正手段有哪些？10. Multi-Agent系统中心化编排模式的内涵，对比点对点架构的核心优势m11. Agent的Self-Reflection机制，说明其识别输出逻辑错误的底层原理12. Agent长期记忆的设计思路与核心要点13. 支付等高敏感操作场景下，Human-in-the-loop（人工介入）流程的设计原则与实现方式14. 单一Skill模块的设计思路与核心逻辑15. Skill与MCP的核心差异对比分析16. OpenClaw对Agent本地文件系统操作、代码执行环境感知及权限增强的实现逻辑17. 对Vibe Coding的理解，结合实际场景谈谈相关经验18. 如何保障自然语言任务描述能精准转化为稳定、可靠的执行路径？19. 上下文缓存的概念，说明其在处理Agent频繁读取的冗余系统指令时的核心价值

项目拷打。 线程池是什么？有什么用？ 你用过ai coding吗？你在ai coding里面学到了什么？ 你了解最新的aicoding设计范式吗？ 手撕非hot100重排链表。

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1️⃣实习拷打2️⃣实习中的减少跨时区问题，这个是怎么解决的3️⃣在所有实习项目中，最喜欢哪一段4️⃣ 在这些项目里面，你遇到就是比较难合作的人，有遇到过不难很难合作的人吗？然后你是怎么解决的？5️⃣美的做那个家电产品线竞争的时候，你可以稍微描述一下你们当时输出，做了哪些竞品分析，以及最后输出的结论吗？6️⃣ 你觉得在过去的经验里面，你做过一个最错误的决定是什么？7️⃣ 你有用过什么AI 的什么工具吗？8️⃣ 对 AI 的认知是什么？你觉得 AI 有哪些能力？9️⃣ 假设让你用 AI，就是做一个功能，在客路上做一个功能去解决用户的痛点，在客路上帮助用户解决旅行上的痛点，你会怎么拆分这个功能，以及怎么规划这个功能

忘记录音了，大概记得这些1.自我介绍2.线程池参数、核心参数3.mysql 隔离机制4.mvcc详细说一下5.Redis5种基本数据结构6.Redis持久化机制7.kafka如何保证消息不丢失8.spring设计模式点评项目1.介绍一下主要流程2.一人一单和不超买怎么实现的，为什么用lua脚本3.缓存击穿、缓存穿透算法：买卖股票的最佳时机闲聊：用过哪些ai工具，业务介绍，能实习多久，接受转python和go吗