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...

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

无八股，全程都在聊AI项目，手撕算法题是lc.15三数之和对于 AIAgent 模式，你如何评判当前系统和切换到另一种模式（如 cline/code 模式）的效果差异？ 你如何设计量化指标来评估不同实现方式的效果？ 你怎么看待 RAG？它的价值是什么？ RAG 和本地知识库有什么差别？ 你说 RAG 有用，那它具体好在哪？优化了什么指标？提升了多少？ 如果把你的项目做成 agent 并对外服务，你如何评估 RAG 的效果（比如准确率、拦截率等）？ 如果不用 RAG，而是用更强的大模型，会怎么样？ 你有没有试过使用最强模型（比如在线 API）替代本地模型 + RAG？ 你有没有做过模型微调？ 你...