阿里巴巴面试题 · 技术选型
阿里巴巴相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2826 道真题 · 当前筛选命中 409 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型
考察点
技术栈
第 81 题ViT（Vision Transformer）现在一般用什么方法进行预训练？ 考察对 ViT 预训练方法的演进与当前主流范式的理解第 82 题请介绍定时任务的分布式调度方案，并说明常见的任务调度框架及其适用场景。 考察对分布式任务调度方案与主流框架的理解及选型能力第 83 题项目中有没有使用C++或者C? 考察候选人的项目技术栈经验与语言使用情况第 84 题请说明如何合理设置线程池的核心参数，并解释各参数的作用。 考察对线程池参数配置及并发调优的理解第 85 题如何比较好地存储DAG并且提供从一个节点出发,找出他所有的祖先与儿子节点 考察DAG存储结构设计及祖先/子孙查询的算法与权衡第 86 题请介绍一个你经历过的具体高并发场景，并说明你如何通过限流或熔断来应对。 考察候选人对高并发问题的识别、具体实践及限流熔断方案的理解第 87 题消息队列为什么用RocketMQ，选型的思路是怎么样的？ 考察消息中间件选型思路与RocketMQ特性的理解第 88 题请解释RAG（检索增强生成）的核心原理，并说明它解决了大语言模型的哪些典型问题？ 考察对RAG技术本质及其价值场景的理解第 89 题MySQL 中有哪些索引类型？ 考察 MySQL 索引的分类与适用场景第 90 题请介绍你在实际项目中使用过的大模型技术栈，以及部署形态和性能表现。 考察大模型技术选型、部署实践与性能评估能力第 91 题这里为什么使用GRPO而不使用DPO，说说两者区别，损失函数是什么？ 考察对强化学习偏好优化方法的理解，包括算法原理、适用场景和损失函数差异第 92 题讲讲DeepSeek中的MLA（Multi-head Latent Attention）。 考察对大模型注意力机制变体的理解深度与表达能力第 93 题在兼容Web和移动端的项目中做了哪些具体的适配工作？ 考察跨端兼容适配的具体技术实践与细节第 94 题量化加速方面有了解吗？解释一下vLLM。 考察对LLM推理量化加速技术与vLLM核心机制的理解深度第 95 题G1垃圾收集器中新生代与老年代的比例是多少，如何配置？ 考察对G1分区及比例配置的实践了解第 96 题在实习过程中，当你需要为任务选择技术方案时，一般会考虑哪些因素？请结合具体例子说明你的决策过程。 考察在有限资源和项目背景下进行技术选型的思考框架与判断依据第 97 题如果想统计分钟级别的 UV，可以怎么实现？ 考察实时统计场景下的数据建模、去重与存储方案设计能力第 98 题向量召回后为什么要做 rerank？rerank 用的什么算法，为什么要用这个？ 考察推荐或搜索系统中召回与精排的职责划分，以及 rerank 算法的选型理由第 99 题请介绍你使用过哪些 Webpack 打包优化配置，分别解决了什么问题？ 考察对 Webpack 构建性能与产物优化的实践理解第 100 题Activiti在项目中的使用，还有哪些工作流引擎？ 考察工作流引擎的选型与使用经验，以及对主流引擎的认知