大模型应用开发面经

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蚂蚁集团大模型应用面经合集：业务中台与 RAG 知识库

蚂蚁集团多轮面试合集

蚂蚁集团大模型应用方向四场面试合集：一面围绕跨境售后工单中台，追问单机迁集群的典型问题、幂等 Token 与雪花算法时钟回拨、订单状态机中间态与评论分库分表热点治理；后三面深挖 RAG 知识库的采集更新、静态知识库与动态检索取舍、图 RAG 实体一致性，以及 Agent Memory 分层晋升与 Spring AI 记忆机制。

快手电商大模型应用开发一面：内容被 AI 引用、投放归因与现场 AI Coding

快手电商大模型应用开发一面面经，9 月 22 日。围绕 AI 搜索内容投放深挖真实访问与 API 采集的差异、渠道入口归因、投放平台筛选、内容被 AI 引用的优化与量化指标，另有 Go 技术栈与现场浏览器导航助手 Coding。

快手电商大模型应用开发二面：To C 与 To B 视频 AIGC 平台的现场实现

快手电商大模型应用开发二面面经，9 月 28 日。主体是现场 AI Coding：视频 AIGC 开放平台的题目背景、To C 与 To B 是否同平台、现场实现程度与分层，以及 Prompt、模型调用与测试脚本怎么处理。

快手大模型应用开发二面：Agentic RL 与 RAG 全链路

快手大模型应用开发二面：中段集中考 Agentic RL 的信用分配、PPO 的 Clip 与 KL 约束、GRPO 为何省掉 critic；其余覆盖 Agent 架构、RAG 切分与混合检索、幻觉归因、记忆冲突与 SSE 断点续传。