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【阿里巴巴】Attention 和 FFN 哪个更吃算力？不同序列长度下结论一样吗？

阿里实习一面真题：考察对 Transformer 计算分布的量化理解——参数量 FFN 占约三分之二，但 attention 有 O(n²d) 项，序列超过约 4 倍隐藏维度后 attention 反超成为算力大头。

91学AI·13 阅读

阿里淘天校招真题：考察 RAG 数据层的工程设计——统一解析网关按格式分发专用处理器，PDF 因版面复杂最难（双栏、表格、扫描件），表格需结构感知抽取，网页需正文提取去噪。

91学AI·13 阅读

快手、阿里真题：考察对两个协议定位的理解——MCP 解决 Agent 与工具的垂直连接，A2A 解决 Agent 与 Agent 的水平协作，不是竞品；真实系统里 Agent 对外暴露 A2A、对内用 MCP。

91学AI·15 阅读

阿里淘天技术岗暑期实习一面真题：考察 CoT 与 ReAct 的本质差异——推理链与外部环境交互的结合，幻觉抑制与事实 grounding 的价值，以及延迟、工具依赖性带来的反面场景。

91学AI·6 阅读

阿里淘天大模型校招真题：考察混合检索的设计——向量召回抓不住精确词、BM25 不懂语义，用 RRF 融合两路结果，并按业务词表特性调整权重。

91学AI·6 阅读

阿里 Agent 开发岗真题：考察 Agent 系统的分层架构设计——路由层做意图分发，管理层管规划、记忆与状态，执行层负责工具调用与校验，并说明各层职责边界。

91学AI·8 阅读

阿里 Agent 开发校招一面真题：考察 RAG 拒答与澄清机制——检索置信度判定、生成层忠实度校验、模糊问题的主动澄清，以及拒答策略的评测与权衡。

91学AI·6 阅读

阿里 Agent 开发校招一面真题：考察多模态文档 RAG——图片的 OCR/VLM 描述/向量化三条处理路线，chunk 与图片的关联索引，以及如何用引用和图片回填避免信息丢失。

91学AI·6 阅读