如果你不是专门面 AI 岗位，而是后端开发，测开，前端之类的，一般会问一些通识知识，接下来我放一些我被问到的基础问题。1）“大模型为什么会产生幻觉？”2）怎么检测幻觉？有没有什么工程手段能减少幻觉？3）如果知识库里也没有答案，你怎么让模型承认它不知道，而不是瞎编？多去自己的编辑器里面总结总结问题就行

赛事介绍 德勤数字化精英挑战赛（Digital Camp）是德勤中国主办的一项面向全球高校学生的大型重要赛事，旨在发掘具有数字化思维的顶尖人才。这是一次带你领略“由基础到实践，创造数字化商业未来”的绝佳赛事！助力你快速学习数字化前沿知识，结交良师益友，共同探索数字化未来。 2026赛事主题 ： AI × Organization —AI驱动的组织进化与智能化转型我们正站在AI驱动生产力变革的起点。2026年，德勤数字化精英挑战赛十周年，将聚焦专业服务场景，邀请你作为“未来工作架构师”，选择具体业务场景，设计并开发AI赋能的解决方案，重新定义人机协作的界面与范式，推动团队从传统操作向智能协作的根...

最焦虑的其实是“没有回应”。简历投出去很多，但大多数都石沉大海，不知道是简历不过关，还是岗位已经满了。时间一点点过去，就会开始怀疑自己是不是不够好，这种不确定感其实最消耗人。

"你确定？" 导师的消息弹出来的时候，我正盯着那段处理订单的代码，手心开始冒汗。 这是我第一次在团队的代码review里提意见，而且是对一个工作三年的学长的代码。 "我觉得这里用了嵌套循环，在高并发场景下可能会有问题……"我打字的手有点抖。 三分钟后，导师在群里@了所有人："下午三点技术评审会，讨论这个方案的性能优化。" 会议室里坐满了人，学长把方案投到屏幕上，导师看了我一眼："你来讲讲你的想法。" 我深吸一口气,站起来走到白板前： "这个模块在大促期间会承接百万级QPS，现在的实现是O(n²)复杂度。我...