阿里云笔试题理解

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.在机器人产品中，一个AI功能从构想变成落地功能，需要与算法、硬件、结构等多团队协同。请以“智能避障”为例，阐述你作为产品经理，需要定义和理清的技术需求。2.机器人的“多模态交互”是趋势。请设计一个四足机器人在“家庭宠物陪伴”场景下的创新交互功能，并说明其需要融合哪些AI能力。3.机器人产品的硬件成本非常敏感。当算法同学提出一个能显著提升交互体验但会增加芯片算力需求的模型时，作为产品经理，你的评估框架是什么？4.可靠性和安全性是机器人的生命线。为一个面向消费者的移动机器人设计“AI紧急制动”功能，你需要考虑哪些异常场景？5.对于已发售的机器人产品，你会如何搭建其AI能力使用情况的数据监控体系？请列出你认为最关键的3-5个指标，并解释其反映了什么。6.机器人的AI功能迭代周期相对较长。你如何设计一种“小步快跑”的验证机制，比如在正式OTA前，能低风险地收集核心用户对新AI交互模式的反馈？7.宇树科技的机器人目前涵盖教育、科研、商用、消费等多个领域。如果从中选择一个方向，为其设计一个“杀手级”的付费AI技能包，你会选择哪个领域？你的产品方案和价值主张是什么？8.“开发者生态”对于机器人平台至关重要。作为产品经理，你认为应该提供哪些核心的AI工具与接口，来吸引开发者创造新技能？

 一道提交通过率0 一道没做完 一道时间不够没写完 此生与阿里无缘了

写的我一脸懵

AI大模型算法，一环扣一环的拷打Transformer 基础详细介绍 Transformer 架构（Encoder-Decoder 结构、位置编码、FFN 等）Decoder 的因果注意力中，Q、K、V 分别来自哪里？→ Q 来自当前 Decoder 输入（已生成的 token 序列），K 和 V 也来自同一序列（需 mask 未来信息）Attention 为什么要 scaled？不做会怎样？为什么是√dₖ？→ 点积随 dₖ增大会让 softmax 进入饱和区，导致梯度消失；除以√dₖ可使方差稳定在 1（数学推导参考 Vaswani 论文）Transformer 如何加速推理？KV Cache 是什么？训练 vs 推理的并行性差异？→ 训练时所有 token 并行计算；推理时自回归，KV Cache 可缓存历史 K/V，避免重复计算，大幅提速多模态论文深挖（以 Video-LLaMA 为例）讲解 Video-LLaMA 的整体结构→ 视频编码器（如 ViT + Temporal Aggregator）→ 投影层（对齐文本空间）→ LLaMA 语言模型论文中 CoT（Chain-of-Thought）的具体设计？→ 在 prompt 中加入推理步骤示例（如 “视频中先看到人挥手，然后狗跑过来…”），引导模型分步作答微调 & 分布式训练微调用了 LoRA，介绍其原理→ 将权重更新 ΔW 分解为低秩矩阵 A×B，冻结原模型，只训练 A、B，大幅减少可训练参数LoRA 初始化怎么做？秩（rank）设为多少？为什么选这个值？→ A ~ N (0, σ²)，B 初始化为 0；常用 rank=8 或 16，在效果和参数量间取得平衡（实验验证）知道 DeepSpeed 和 Megatron 吗？分别说说→ DeepSpeed（微软）：主打 ZeRO 显存优化；Megatron-LM（NVIDIA）：张量并行 + 流水线并行论文用 DeepSpeed，三个 Stage（ZeRO-1/2/3）分别是什么？→ Stage1：优化器状态分片；Stage2：+ 梯度分片；Stage3：+ 模型参数分片（通信换显存）二面下一篇再写吧，力竭了