本文整理蚂蚁国际AI风控27暑期实习一面完整真题（时长60分钟），无手撕代码，重点聚焦大模型、Transformer核心知识点及实习项目考察，适配刚入门大模型的小白、备考程序员参考，建议收藏备用，针对性准备！

一、八股核心提问（大模型/Transformer重点，小白必背）

以下提问覆盖大模型基础、Transformer架构、工程实践等核心考点，结合面试高频场景改写，帮大家理清答题思路，同时补充基础知识点提示，方便小白快速理解。

1. 请详细介绍Transformer架构，对比RNN和CNN，说说它能解决后两者无法攻克的核心问题是什么？（提示：重点突出并行计算、长序列依赖两个核心优势）
3. Transformer的核心机制是什么？要求用一个具体的实际案例（比如文本翻译、句子理解），串联起其所有核心概念，让小白也能听懂。
4. 你在回答中提到的QKV（查询、键、值），请具体拆解其原理，以及它在Transformer中发挥的核心作用的是什么？
5. 当Transformer模型的层数不断叠加时，会出现哪些常见问题？我们需要引入哪些具体机制来解决这些问题？
6. 传统残差机制在实际应用中存在哪些局限和问题？目前业界针对这些问题，有哪些主流的新解决方案？
7. 我们常看到业界先进大模型标注7B、325B，这里的“B”具体指什么？在实际工作中，我们该如何根据需求选择合适参数量的模型？
8. 针对不同的AI细分领域（比如风控、NLP、AI Coding），你了解当前主流模型厂商在参数量选型上有哪些特点和规律？
9. 假设给你一个具体场景——AI Coding（代码生成、代码纠错），你会如何选择模型参数量？请说明你的判断依据。
10. 对话型大模型和推理型大模型的核心区别是什么？两者分别适用于哪些实际业务场景？请结合具体例子说明。
11. 请简要解释engine、sub engine、skill、mcp这四个核心概念，说明它们的具体用途，以及在实际代码开发过程中，各自用来解决什么核心问题？
12. 在大模型相关项目开发中，随着多轮迭代会话的增加，项目工程会越来越复杂，难以维护，你有哪些实用的优化建议？
13. 关于上下文工程的最佳实践，目前行业内常用的技术手段和解决方案有哪些？请列举2-3个重点并简要说明。
14. 目前大模型相关的技术体系还比较复杂，有没有现成的工具或框架可以辅助开发？你是否了解当前开源社区中比较热门的相关解决方案？

二、实习相关提问（项目考察重点）

这部分重点考察实习经历的真实性、问题解决能力和复盘能力，小白可结合自身经历提前梳理，程序员可突出项目中的技术亮点。

1. 请分享一下你实习期间遇到的最困难的一件事，详细说明你是如何分析问题、解决问题的，最终取得了什么样的效果或结果？
2. 在之前的实习项目中，你为什么会选择LSP方案？请说说你寻找、筛选这个方案的过程，以及如何评估该方案的可行性和优势？
3. 如果让你对之前的实习项目进行进一步优化提升，你认为有哪些可改进的方向？如果现在重新做一遍这个项目，你会选择重新设计方案吗？为什么？

三、面试收尾（反问环节）

反问环节建议结合蚂蚁国际AI风控业务、团队情况、个人成长提问，体现你的积极性和对岗位的重视，给大家2个参考方向：

• 请问团队目前在AI风控方向，大模型的应用重点是什么？新人加入后会参与哪些具体的项目模块？
• 对于实习生的成长，团队有没有完善的培养体系？会有哪些技术指导和学习资源支持？

小提示：本次面试无手撕代码，重点考察大模型基础理论和项目实践经验，小白可重点背诵Transformer、QKV、残差机制等核心知识点，程序员可结合自身项目经历，突出技术落地能力，建议收藏本文，逐题梳理答题思路！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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