蚂蚁集团面试题（2026 最新）
蚂蚁集团相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 1880 道真题 · 更新 2026-08-05
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第 321 题微调Llama2时，你是如何选择训练样本的？ 考察训练数据选择的标准与方法第 322 题请解释交叉熵和KL散度的联系和区别。 考察信息论基础概念的理解和辨析能力第 323 题Kafka 为什么能实现高吞吐？ 考察对 Kafka 分布式消息系统核心设计原理的理解第 324 题请实现单例模式并说明常见实现方式。 考察单例模式的实现细节与编码能力第 325 题真实采样数量一定等于rollout数量吗？ 考察对强化学习采样与rollout概念区别的理解第 326 题一个10核心的机器，处理同步的HTTP请求，处理请求的时间占10%，你会把线程数设置为多少？ 考察基于CPU密集和IO密集的判断计算最佳线程数第 327 题HTTPS是如何保证数据安全的 考察HTTPS安全机制、加密原理及证书体系的理解第 328 题请解释偏向锁、轻量级锁和重量级锁的升级原理及适用场景。 考察对Java synchronized锁机制演进及锁升级原理的理解第 329 题请介绍 MongoDB 分片的原理、适用场景以及部署时需要考虑的关键因素。 考察 MongoDB 分片机制、适用性判断与运维考量第 330 题只有正样本没有负样本，如何预测用户的可能资产？这属于机器学习的什么任务？具体流程是什么？ 考察对正样本学习（PU Learning）原理及处理流程的理解第 331 题StringBuffer和StringBuilder的区别是什么？ 考察对Java中可变字符串类的线程安全性与性能差异的理解第 332 题HashMap 中链表转红黑树的阈值为 8，而红黑树转回链表的阈值为 6，为什么不都用同一个值？ 考察对哈希冲突处理、数据结构转换机制及性能权衡的理解第 333 题线上推理时常用哪些评估指标来衡量模型效果？ 考察线上推理效果评估指标的选择与适用场景第 334 题请分享你在大模型方向的科研或学习经历，以及AI与前端结合的实际项目经验。 考察大模型技术理解、前端与AI结合实践及候选人自我呈现第 335 题如果token泄露了，攻击者利用token向后端发送请求怎么办？ 考察认证鉴权安全意识和token泄露后的应急处理能力第 336 题实时数仓如何保证指标实时且数据准确？ 考察实时计算正确性与端到端一致性设计第 337 题请解释 Spring 框架中的 IoC（控制反转）和 AOP（面向切面编程）分别是什么，并说明它们各自解决了什么问题。 考察对 Spring 核心概念 IoC 与 AOP 的理解及其作用第 338 题CPU耗时高如何排查？ 考察性能问题排查的方法论、工具使用和系统化分析能力第 339 题如果一个有索引的列很大，不能全部存入内存，如何通过索引进行查找？ 考察对索引与数据存储分离、磁盘访问和查询优化原理的理解第 340 题当 Agent 在线上出现错误时，你会通过什么流程来定位根因？ 考察故障定位的方法论和排查路径