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1.对 AI、LLM、工作流、MCP、Agent、Prompt 的理解AI：让机器模拟人类的理解、推理、生成、决策等智能能力。LLM 大语言模型：基于 Transformer 架构，通过海量文本预训练，具备语言理解、文本生成、逻辑推理能力。工作流：将大模型调用流程化，包括输入解析、检索、Prompt 组装、模型调用、结果后处理。Agent：具备自主规划、工具调用、记忆和自我修正的智能体，可独立完成复杂任务。MCP：多智能体协同框架，多个 Agent 分工协作完成任务。Prompt：给大模型的指令，高质量 Prompt 包含角色、任务、约束、格式、示例。2. 大模型的原理大模型基于 Transf...

3.3 一面岗位: 后台开发部门： 腾讯云场景题偏多，没问项目，没手撕，时长半小时1. 自我介绍2. Java基础：- Treemap & HashMap区别- ArrayList, 添加n个数（n较大），会发生什么（应该是想问ArrayList的扩容机制）- 考虑扩容的情况下这个过程的复杂度多少（说明复杂度计算思路即可，不需要给出具体的复杂度）3. 并发：- 项目里怎么用多线程的（一开始答了具体场景，不过面试官想听的是线程池，Synchronized这些...）- volatile & synchronized- 这里还问了一个，不过忘了...- 假设项目里用了很多synchronized拖慢了系统效率，让你重构项目，你怎么设计？ （真不会，回了一个参考乐观锁的设计用版本号之类的，然后这个话题就过了）4. JVM- JVM垃圾回收，怎么判断对象有没有被引用？ （可达性分析）- GC Root有哪些- 遇到OOM怎么排查5. 场景- 设计一个数据结构，用于在搜索框中搜索人名（不知道是不是这个意思，答了字典树这个结构）- 使用字典树存储的话空间复杂度是多少(同前面，给出计算思路就行，不需要具体的值）- 问了下简历上项目的背景，项目的具体内容没问- 项目里的难点/印象深刻的点,咋解决的- 针对上一点提了一个发散性的场景题（让你设计个xxx，你的思路）然后反问，无手撕。---春招第一面，被场景设计问题拷打麻了，就当练习了，不敢奢望能过，后续随缘了3.4更新，已挂

以下是我面试中会遇到的一些问题，像一些专业术语，RAG，幻觉，MCP，agent 就不再讲了，大家都一样1）当你的模型效果不如预期时，你的分析流程是怎样的？2）如何向非技术背景的同事解释复杂的模型原理？3）在团队中，如果产品经理提出的AI需求不可行，你会如何沟通？被问到问题时，先思考，然后再去回答， 不要直接很快的回答

1.自我介绍面试官好，我换个角度介绍一下自己。一面主要聊了C++基础知识，这次我想说说我对嵌入式开发的理解和实践经验。我认为嵌入式开发的核心是在资源受限的环境下实现功能，这需要对性能、内存、功耗等多个维度进行权衡。在我的项目中，我不仅要实现功能，还要考虑代码效率、内存占用、启动时间等指标，这让我养成了精细化编程的习惯。我选择嵌入式这个方向，是因为喜欢软硬结合、能看到实际产品的感觉。相比纯软件开发，嵌入式更贴近硬件，需要理解底层原理，这种技术深度很吸引我。联想在PC和智能设备领域有深厚的技术积累，我希望能在这个平台上，将技术应用到实际产品中，也在这个过程中不断成长。2.说说你对内存管理的理解，如...