你还想和东哥做兄弟吗？

做技术面试官这些年，经历过线下面试的严谨，也适应了线上面试的便捷。自从公司全面转为线上面试，虽然视频沟通少了些面对面的直观感，但对算法题作答来说，不管是候选人提交代码，还是我们校验结果，都比以前方便了不少。但是去年开始，我被一个新问题困扰——越来越多的候选人在面试中使用AI辅助。这事儿最让人纠结的地方在于，大多时候都只是“嫌疑”，没有实锤。你说直接判定为作弊吧，怕冤枉了品行端正的候选人；可要是在面试过程中直接点破，又容易引发投诉和舆情。更麻烦的是，由于这几位作弊的候选人，我们整个面试团队都会变得格外警惕。之后面试每一个人，都会下意识地寻找作弊的蛛丝马迹，眼神、语速、回答的流畅度，甚至是镜头外的...

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛4.6。并非没人要，去手子了

拼多多测试一面，

1. 自我介绍2. 讲一下你做的项目，重点说你负责的模块和难点3. 你在做 Agent 的过程中，真正学到的东西是什么，最大的坑是什么真正学到的不是 Prompt 怎么写得花，而是怎么把模型能力约束进一个可控系统里。比如什么时候让模型自由推理，什么时候必须走工具，什么时候直接拒答，什么时候中断循环，这些都不是模型自己能解决的。最大的坑一般是把模型当成确定性组件用，结果线上一旦遇到模糊输入、脏数据或者工具超时，链路就开始发散。后面通常会补上三层约束：输入规范化、工具白名单、执行状态机。这样即使模型发挥不稳定，系统也不会直接失控。4. RAG 这条链路里，最容易被忽略但最影响效果的环节是什么最容易...