蚂蚁一面

暑期实习 | 时长：约65分钟1. 个人基础情况介绍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11. 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20. 反向提问环节无算法手撕题📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

我现在研二下想找实习，但是对于方向并不确定，本科专业是电子信息，硕士专业是电磁场与天线技术，研究方向天线与AI交叉方向，两边都学不精，但决心不读博想工作，应该找天线方向还是AI方向。基本信息：研二下，本科211，硕士985。本科做过大创项目（CV方向），参加过数学建模比赛，拿过国家奖学金和学业奖学金，本硕都有学生工作经验。硕士期间目前有一篇会议论文（天线方向）。根据以往学长学姐的经验，天线方向工作似乎并不好找。但我本硕都不是计算机专业，导致不是科班出身，同时现在的大模型是否也对ai行业有所冲击，这些我都了解甚浅，道听途说也终归不懂行情。我也想不断磨练自己，原本读研就是想进一步磨练增长本事，但结...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.对Agent了解多少？RAG了解吗？2.Skill和MCP的区别是什么？3.如何用Redis实现分布式锁？4.为什么必须用lua，不用lua会有什么问题？5.你实现的分布式锁是乐观锁还是悲观锁？6.CAS实现的乐观锁有什么局限性？在哪些场景下有风险？7.如果让你用Redis做MySQL的缓存，你会采取什么样的更新策略？8.在浏览器里输入URL到页面完全展示，中间都发生了什么？9.Linux下的常用环境变量有哪些？10.如何在shell脚本中判断上一条命令执行成功与否？11.设计一个短链系统12.你认为这个短链系统的性能瓶颈是在读还是在写？13.那你如何优化性能呢？14.手撕： 判断一个链表内部是否有循环，有的话找到循环开始的节点位置

1. 自我介绍2. 你在项目里主要负责哪一块，核心难点是什么3. 意图识别具体怎么做，哪些意图是你们自己定义的答案：意图不是模型自己随便生成的，而是业务先定义好可执行的意图集合。比如在商家经营诊断里，会定义订单转化分析、差评归因、客服质检、活动效果复盘、规则咨询、商品套餐优化、竞品对比、经营日报生成这些意图。每个意图都对应明确的输入、需要的工具和输出格式。实现上会用规则加模型混合。像门店 ID、活动 ID、订单号这种强结构化字段先用规则抽取；再用模型做意图分类和槽位补全。模型输出不能直接信任，要校验意图是否在白名单内、槽位是否合法、是否缺关键参数。如果缺门店或时间范围，就进入追问，而不是直接查...