下面按真实面试高频整理，覆盖算法岗 / 大模型 / 工程 / 产品四类最常见 AI 岗位，直接背就能用。 一、通用必问（所有 AI 岗都跑不掉） 1. 自我介绍（1 分钟版：学历→项目→技术栈→亮点） 2. 机器学习基础 ◦ 过拟合怎么解决？ ◦ 正则化 L1/L2 区别？ ◦ 准确率、精确率、召回率、F1、AUC 含义与适用场景 ◦ 交叉熵、MSE 损失函数区别 3. 深度学习基础 ◦ 梯度消失 / 爆炸原因与解决 ◦ BatchNorm 作用、原理 ◦ 优化器：SGD、Adam、RMSprop 区别 4. 编程 & 工程 ◦ Python 基础：装饰器、多线程、GIL ◦ Pand...

牛友们，被快手约面了，想了解一下这部门和面试强度，有友友面过吗，这个是不是不算暑期实习呢?

现在在boss投了好几天实习了，基本都没人回我，是该去官网投吗我是真的没做过什么项目，简历上的项目都是课程的作业目前我该怎么办，是接着找实习还是这几个月 先学技术做项目

1.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”，而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度：时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先，但前提是它来自更可信的输入；来源上，用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入，优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容；置信度上，如果只是一次低置信抽取，不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层，一层是 event log，完整保留用户每次表达过什么；另一层是 materialized profile，也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时，不是直接物理覆盖，而是先记事件，再按规则刷新画像。...