AI Agent开发二面-阿里

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享
1.项目拷打
2.JVM内存模型中的堆和栈有什么区别？
3.消息队列如Kafka如何保证消息不丢失？
4.设计模式中工厂模式和抽象工厂模式的区别？
5.对比了Go和Java，问了多态的应用场景
6.AI方向继续深入：Agent和RAG区别、如何借助AI实现需求
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强烈推荐！这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 昨天 11:11 广东
佬简历怎么体现ai的
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发布于 昨天 11:28 上海

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字节 AI agent一面 面吐了...
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查看16道真题和解析
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昨天 15:55
门头沟学院 研发工程师
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吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent 开发 一面
1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...
AI-Agent面试实战...
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