#CVTE 视源股份体验实习

最近影石的秋招真的让我心态反复横跳。本来已经打算放弃了，结果后面又被抬价，直接又燃起希望了😂整体面试体验还是挺不错的，面试官都很强，问得也很深入，尤其是对项目和底层原理的考察非常细。这里整理一下自己的面经，希望能帮到后面准备秋招的同学。一面：疯狂技术拷打（AI推理 + C++ + 体系结构）一面的面试官绝对是技术大牛，问题密度非常高，几乎没停过。AI推理 / MNN / 模型部署为什么选择 MNN 推理框架？调研过其他框架吗？模型从训练到端侧用 MNN 推理的完整流程是什么？int8 和 FP16 的性能提升明显吗？MNN 做了哪些优化？双线性插值的 4 个点权重怎么计算？仿射变换用了哪些 ...

大佬们，我快顶不住了。up四非本211硕投了三十家了，只有滴滴给了面试，但是是处女面，一面挂了。美团笔试做了后似乎太差，三个志愿都挂了华为笔试挂网易笔试挂京东投了没给面，一直泡池子百度一直挂一直投快手也是一直挂一直投阿里10个已经挂了7个，剩下三个估计也没戏了字节给面，约了下周三腾讯还在池子里pdd估计这两天笔试其他的厂都是投了没鸟我想请教一下大佬，是简历有问题么需要补充ai的项目进去么，要做rag的项目么还是agent感觉自己凉的不能再凉了啊，周围的同学基本都拿到offer了，好焦虑

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...