听说人人都想进互联网，可2025年了，这还香吗？

1.AI在游戏方向应用，制作上哪些地方可以提效？2.你用过哪些？买过什么AI大模型，好坏处？为什么用？其他的模型呢？3.AIgc你了解过哪些，AI出图怎么保证一致性？4.AI博主有没有关注过，AI最新资讯有没有看，AI在未来哪些地方可以运用？游戏内NPC会不会影响游戏体验？5.AI 队友的实力怎么去设计？6.monopoly go 成功的点在哪？最核心的点什么？7.monopoly go 活动中选一个，哪个你觉得优秀，为什么？8.以往项目中遇到过什么困难，怎么解决的？9.为什么选AI产品经理？10.离职原因？

1. 请做一个简短的自我介绍2. 在你的项目里，挑一个技术难度大点介绍一下3. 你平时工作中用过哪些 AI 编程工具4. 对 Python 掌握如何？在你的实际使用里主要承担什么角色5. 对协程了解吗如果面试官保留“协程”这个点，其实完全可以只从 Python 角度展开。你可以说协程适合 I/O 密集场景，比如异步调用多个外部工具、并发请求检索服务、批量处理模型请求、流式返回等。协程不是让 CPU 计算变快，而是提高等待 I/O 时的资源利用率。在 Agent 场景里，协程比较适合做并发检索、多工具并发探测、异步日志上报、流式 token 处理这些事情。如果继续深入，可以提一下 asyncio...

浙江工业大学本科，中国药科大学硕士

春招两个月，投了十几家，面了7家，前3家全挂在同一个问题上——面试官问到我不会的东西时，我的反应太差了。第一家是某中厂Java后端岗，二面面试官问我"如果让你设计一个分布式限流方案，你会怎么做"。我当时脑子一片空白，沉默了大概5秒，然后说了句"这个我没接触过"。面试官又追问"那你觉得限流的核心要解决什么问题"，我又卡住了。那次面试后面的氛围就很尴尬，面试官明显没兴趣继续深聊了，草草结束。第二家更离谱。面试官问Redis的持久化机制，我其实知道RDB和AOF，但他追问"在主从切换场景下，AOF重写和RDB快照各有什么风险"的时候，我慌了，开始胡说，把自己没验证过的猜测当结论讲。面试官当场指出我说的有问题，那一刻真的想找个地缝钻进去。第三家挂了之后，我认真复盘了一下，发现问题不是"不会"本身，而是我面对"不会"时的反应模式有问题。后来我总结了几个对我真正有用的方法，不是网上那种"坦诚承认+表达学习意愿"的套话，而是实操中能让对话继续下去的技巧：1. 先拆问题，再承认盲区面试官问一个大问题，通常可以拆成几个小模块。比如"设计分布式限流方案"，我可以先说"限流的核心是控制请求速率，常见的有单机限流和分布式限流，单机的话我了解令牌桶和漏桶算法，分布式这块我实际没做过，但我理解核心难点在于多节点间的计数一致性"。这样至少展示了你知道问题的边界在哪。2. 用相关经验搭桥完全没概念的问题，试着关联到你做过的东西。有一次被问到"服务网格"，我确实不了解，但我说"我没有直接用过service mesh，不过我在项目里用Nginx做过反向代理和负载均衡，我理解服务网格是把这些网络层的能力下沉到基础设施层，这个理解对吗？"面试官说"方向对的"，然后主动给我讲了两分钟，这反而变成了一次很好的交流。3. 别在不确定的地方装确定这是我被第二家面试官当场打脸后学到的教训。不确定就说"我的理解是...但不确定是否准确"，面试官其实很能接受这种表达，因为真实工作中也经常需要区分"确认的"和"猜测的"。反而是把猜测说成结论，一旦被戳穿，信任就崩了。后面4家面试，我心态完全不一样了。其中有一家二面，面试官连续问了三个我不熟的领域，但每一个我都能接住聊几句，最后面试官说"虽然这几个方向你经验不多，但你思考问题的方式不错"。那场拿到了offer。说到底，面试官问你不会的问题，大概率不是要你背答案，而是想看你遇到未知问题时的真实反应。是直接放弃，还是慌张乱说，还是能冷静地把已知和未知分开——这本身就是一种能力。你们面试被问懵过吗？都是怎么处理的？感觉这个话题每个人都有故事可以讲。