腾讯Ai 应用开发一面 攒人品中

下面按岗位通用必备 + 细分方向专精给你整理一套2026 年 AI 岗主流技术栈，从入门到就业全覆盖，不管校招社招都适用。 一、所有 AI 岗通用基础（必学） 1. 数学基础 • 线性代数：矩阵、向量、特征值、SVD、PCA • 概率论与统计：分布、期望、方差、贝叶斯、MLE/MAP • 微积分：梯度、偏导、链式法则、极值 • 最优化：梯度下降、Adam、SGD、LBFGS 2. 编程能力 • Python（主力语言） • 数据结构与算法：链表、树、图、动态规划、复杂度分析 • Linux 基础：命令行、环境部署、远程服务器 3. 机器学习基础 • 经典算法：LR、SVM、决策树、随机森林、G...

依旧忘了录音, 记录下有印象的问题Q: 项目中说到了从claude ADK迁移到Gemini API. 为什么.Q: 如果有个无限长上下文的模型, 是否可以把所有信息都放到上下文?A: 不能, 信息可能会有噪音, 影响模型判断.Q: 场景: 一个有很多内容的需求文档, 是否可以把整个文档放到上下文中, 让模型直接实现?A: 内容太多,模型的注意力可能兼顾不了, 需要分模块输入. (猜的)Q: 如果分模块输入, agent是否会对整个需求没有认知,导致做出来的成果不符合预期?A: 可以参考人的协作. 每个agent工作在独立的worktree上, 定义一个约束, 每个模块期望的效果, 接口等.Q: 用过哪些code agent?A: cursor, claude等Q: 你觉得claude code和cursor分别适合什么样的任务?A: 我觉得没啥区别. 效果都可以.主要用cursor因为便宜Q: cursor用过什么skill觉得好用?A: superpowers. 有brainstorming, git等 前者可以帮助理清需求, 后者是教git的最佳实践.可以每个任务对应一个worktree, 代码追溯更方便, 适合多agent协作.补充: (skill creator. 这个没说,但是也挺好用的. 需要干重复的任务可以直接让cursor写个skill)Q: 了解过spec-drivening 的code agent吗?A: 用过kilo 的spec模式. 觉得机制有点重 需求文档+实现文档, 不如brainstorm + plan mode.Q: 了解上下文压缩机制吗?A: 看过gemini CLI的源码, 他的实现是保留最近30%对话, 压缩另外70%的内容.用LLM生成结构化摘要Q: 为什么压缩前70%? 最开始的几轮对话明确需求不是很重要吗?A: 生产摘要的提示词明确要求模型填写需求内容.Q: 你觉得以后的软件工程会变成什么样?A: 我觉得以后不用人不用写代码, 而是给agent 说明需求.并校验agent生成的代码.补充: 这个问题我觉得答得不太好, 软件工程不只是写代码, 也包含测试, 部署, 维护等操作.补充: 现在想想可以是AI 驱动的软件工程, 代码AI写, 测试AI自动测, 部署维护也是AI来做.Q: 玩过Openclaw吗? 了解其的记忆机制吗?A: 了解, 主要有两阶段: memory_search: 用RAG检索memory文件, 返回topN 相关的内容以及文件路径以及行数. agent可以选择调用memory_get:一个类似read的tool读取memory文件的内容.Q: 如果检索返回了很多相关的内容,如何选择最相关的?A: 向量相似度比较, 选择最相近的n个Q: 了解embeding吗?A: 好像是语义检索计算相似度的模型. 这个不太了解Q: 用大模型来判断哪些内容最相关,是否可行?A: 挺有意思的.Q: 实际上没人这么做, 你觉得为什么?A: 返回的内容可能很多, 超过模型最大上下文,模型判断不好.补充: (可以加上速度, 成本的因素)Q: OpenClaw有个pi-coding-agent, 与你的项目有什么区别?A: 不太了解pi.Q: 对候选人的期望:A: 代码能力不要求,因为100% ai生成代码A: 了解底层原理,需要有较强的学习能力, 对前沿的产品能快速复现.Q: 反问环节:Q: 你觉得agent开发最重要的是什么?A: 评测机制.补充: 无手撕.这次面试体感上感觉还可以, 但是仔细复盘发现有不少问题.主要是RAG的机制不熟,rerank不知道.还有对大模型的底层原理不了解.这次面的问题都比较开放, 所以我把我的回答也写了上去, 各位如果有不同意见的留言, 一块讨论.

1. 针对高并发系统，你会从哪些维度进行架构优化？多级缓存：利用浏览器缓存、CDN 边缘计算、本地缓存（Caffeine）和分布式缓存（Redis）减轻数据库压力。异步解耦：引入消息队列（RocketMQ/Kafka）处理非核心逻辑，实现流量削峰填谷。扩容与分流：通过 Nginx 负载均衡实现水平扩展；数据库层面进行读写分离或分库分表。服务治理：设置合理的超时时间，配置熔断、降级和限流策略（Sentinel），防止雪崩效应。2. 深入谈谈 ConcurrentHashMap 的扩容机制（Java 8+）触发条件：当任意一个桶（Bucket）的链表长度超过 8 且数组长度小于 64，或总元素量超...

一开始签了个AI coding什么的，当时想欸这么好可以用AI？（似乎那个AI coding是ai面试？）然后再看又是切屏不计入，又是允许本地IDE，干脆直接chatgpt启动了出来和大家讨论发现好像不能用AI上小红书搜发现这么干的不是少数，尤其是本地IDE直接是cursor和trae的而且发现这个问题去年秋招就有人问过，更离谱的是当时有的人问HR，有的HR说可以有的说不可以现在发了邮件去问招聘团队了，感觉是细则没写清楚要是直接说不能用不如直接签到题走人更省时间