阿里巴巴面试题 · 方案权衡
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 805 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡
考察点
技术栈
第 641 题synchronized和Lock的区别是什么？ 考察并发编程中两种锁机制的实现原理、适用场景与权衡第 642 题假如你负责整合资源推动产品创新，会采取哪些具体措施？ 考察资源整合、创新推动和落地实施能力第 643 题InnoDB 相比 MyISAM 有哪些优势？ 考察存储引擎的核心差异及事务、并发、崩溃恢复能力第 644 题如何通过用户评价的文本分析（如NLP情感倾向），区分“产品质量问题”和“价格预期落差”对复购的影响？ 考察将NLP文本分析应用于业务因果推断的建模思路与变量设计第 645 题原子操作和互斥锁一般用在什么场景？ 考察对并发控制工具适用场景的区分与理解第 646 题请说明Redis缓存失效时，过期键的删除策略有哪些？ 考察Redis过期键删除机制及内存淘汰策略的理解第 647 题在SIM卡相关的面试场景中，hard search和soft search各有什么优缺点？请结合实际使用场景说明。 考察对SIM卡搜索机制的理解及工程取舍第 648 题在只有少量训练样本的场景下，应该优先选择 LoRA 还是全参数 SFT？相较于 SFT，LoRA 有哪些优势与劣势？ 考察在小样本场景下的微调方法选择及对 LoRA 与 SFT 优劣的全面认知第 649 题InfoNCE损失中的超参调整，怎么理解正负样本比例和batch size的影响？ 考察对比学习InfoNCE损失中超参的调节逻辑与实际影响第 650 题在长上下文场景下，如何提升模型对关键信息的记忆准确性？ 考察对长上下文记忆机制的理解及优化策略第 651 题假设我们是做电商的，你觉得可以怎么用大语言模型来解决我们的一些实际业务问题？ 考察对LLM能力边界和电商业务场景的理解与方案设计能力第 652 题InfoNCE和其他loss有没有什么联系？ 考察对比学习损失函数的理论联系与数学等价性理解第 653 题ReentrantLock与synchronized的区别 考察并发同步机制的理解与选型能力第 654 题请解释 DeepSpeed 的原理，以及 ZeRO 的 stage 1、2、3 分别是怎么实现的？ 考察对大规模模型训练内存优化机制的理解第 655 题PPO和DPO分别是什么？它们各自是如何实现对齐的？ 考察对强化学习与偏好优化算法的理解及其实现原理第 656 题对于新开店铺，你认为产品、图片等要素中，哪个最重要？为什么？ 考察对电商新店运营关键要素的优先级判断与业务洞察第 657 题对于定时任务,你实习用的是已有的中间件,如果让你实现一个分布式定时任务调度平台,怎么考虑 考察分布式定时任务调度平台的设计思路与权衡第 658 题在计算Attention时有什么节省显存资源的策略吗？比如将两个样本拼到一起计算attention等。 考察对Attention显存优化的理解与实践，包括计算与内存的权衡第 659 题Redis和数据库怎么保证数据一致性？ 考察缓存与数据库一致性方案的取舍和边界条件第 660 题针对校招品牌认知度低的问题，如何系统性提升？ 考察雇主品牌建设与校招策略落地的能力