阿里巴巴面试题 · 持续改进
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 186 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进
考察点
技术栈
第 61 题如何在语音合成技术效果评价与反馈中保持客观公正的态度？ 考察技术评价的客观性与反馈方法第 62 题项目还有哪些不足和改进点 考察候选人复盘能力和对项目缺点的客观认知第 63 题请举例说明你会主动挖掘哪些技术方向，并谈谈你的方法。 考察技术视野、主动学习和知识探索能力第 64 题除了 AI，你还有哪些感兴趣的技术方向或领域？ 考察候选人的技术兴趣广度、持续学习能力与职业发展方向第 65 题前端开发方向哪些你研究的比较深入？ 考察候选人的技术深度、学习持续性和自驱力第 66 题为什么选择前端这个方向，你是如何学习前端的？ 考察求职动机、学习路径和知识体系构建第 67 题请介绍你最近关注的某个技术方向，并说明为什么关注它。 考察主动学习、技术敏感度与持续跟进能力第 68 题分享一次你给自己设定目标的经历。 考察目标设定能力、执行过程与结果复盘第 69 题你的缺点是什么？ 考察候选人的自我认知与坦诚度第 70 题前端性能优化指标有哪些？公司的性能看板有了解过吗？ 考察前端性能指标的理解与实际项目中的应用第 71 题你平时如何使用AI工具，又了解哪些前沿的AI概念？ 考察对AI工具的实践应用与前沿技术认知第 72 题开发中有什么好的习惯？ 考察候选人的工程实践、代码质量意识和持续改进能力第 73 题不同模型（如 ChatGPT 和其他模型）提示词不通用，你的解决方法是试错还是有通用方法？ 考察对跨模型提示词泛化与迁移的系统性方法第 74 题你看过哪些集合类的源码？ 考察对 Java 核心集合实现原理的理解深度与学习主动性第 75 题你认为React中最难学习或理解的概念是什么，为什么？ 考察候选人学习React时的深度思考与自我认知第 76 题DeepSeek-R1的强化学习训练方式与传统RLHF有何不同？ 考察对R1中强化学习训练机制的理解第 77 题在语音数据转写和文本质量检查流程中，如何设计校验机制以避免常见错误？ 考察语音转写质量保障、错误类型识别与校验机制设计能力第 78 题请列举近期几个在AI领域具有影响力的知名会议或论坛，并说明它们的主要特点。 考察候选人对AI领域学术与行业会议的了解及信息获取能力第 79 题如何为多头注意力模块添加正则化或增强策略以提升训练稳定性？ 考察模型训练的工程优化与设计能力第 80 题在虚拟人产品玩法设计过程中，怎样保证创新意识的有效贯彻？ 考察创新思维在具体产品设计中的落地方法与流程保障