备战AI技术研发岗（算法/大模型/多模态）面试，刷题不能盲目！以下题单覆盖面试90%高频考点，不用贪多，刷透这些就够了！一、算法基础必刷题（重中之重，刷50-60题）核心目标：应对面试手撕代码，基础不丢分，这是入门门槛，不能偷懒！刷题范围：LeetCode 中等难度为主，重点刷数组、链表、栈队列、二叉树、动态规划、贪心，不用刷难题怪题，聚焦高频题。必刷重点：两数之和、二叉树的遍历（前中后序，递归+迭代）、最长回文子串、最长递增子序列、LRU缓存机制、TopK问题、二分查找（各种变体）。刷题数量：每天1-2题，总共刷50-60题，刷完复盘总结，确保同类题能举一反三，避免刷了就忘。二、机器学习必刷...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

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真的，现在写代码不接个 AI 辅助一下感觉自己像在石器时代，但今天我是真被坑麻了。背景：最近在折腾一个分布式存储的性能调优（大家懂的，就是那种文档写得含含糊糊、社区也没几个人的库）。遇到个配置问题，查了半天没头绪，顺手丢给了大模型。那个让我破防的瞬间：模型秒回，给了一个看起来极其优雅的配置参数：optimizer.parallel_io_enable: true。我当时还想：“卧槽，这 AI 懂我，这名字起得一看就能解决我现在的 IO 瓶颈。”结果：重启服务： 报错，配置项不存在。查官方文档： 翻遍了整个 Wiki，连 parallel_io 这个词的边儿都没摸着。质问 AI： 它道了个歉，说...