最近影石的秋招真的让我心态反复横跳。本来已经打算放弃了，结果后面又被抬价，直接又燃起希望了😂整体面试体验还是挺不错的，面试官都很强，问得也很深入，尤其是对项目和底层原理的考察非常细。这里整理一下自己的面经，希望能帮到后面准备秋招的同学。一面：疯狂技术拷打（AI推理 + C++ + 体系结构）一面的面试官绝对是技术大牛，问题密度非常高，几乎没停过。AI推理 / MNN / 模型部署为什么选择 MNN 推理框架？调研过其他框架吗？模型从训练到端侧用 MNN 推理的完整流程是什么？int8 和 FP16 的性能提升明显吗？MNN 做了哪些优化？双线性插值的 4 个点权重怎么计算？仿射变换用了哪些 ...

双非学历之前校招的时候boss拉满了，都是招呼别人，也很少有人理我。现在有了个title投社招一堆人招呼我，体验到了92投boss的感觉，别人主动给你打招呼。上午大概发了十几个左右的招呼下午就约了两个面试。回头给牛友们发一下社招的面经。

兄弟们，七面终上岸！😭😭一路走来满是坎坷与波折，从最初的遥不可及、不敢奢望，到如今咬牙坚持终得圆满。付出了无数努力，熬过无数难熬的时刻，也算给前段时间的埋头拼搏画上圆满句号。点赞多的话，后续整理完整面经，分享经验干货，帮大家少走弯路～

Q1：规划和执⾏要不要拆开两个模型？答案：视任务⽽定。Planner-Executor 拆分可提升可控性（强模型规划、快模型执⾏）；单模型端到端更简单但易在⻓链路漂移。可混合：规划⽤强模型，执⾏层做确定性校验。Q2：如何避免 Agent 在⼯具调⽤间「迷失」？答案：明确 停⽌条件 与 最⼤步数维护 任务清单（todo） 与 当前⼦⽬标对每步输出要求 结构化（JSON）关键步骤 强制验证（单元测试式检查、⼆次 LLM 审核）Q3：结果冲突怎么整合？答案：优先级规则（权威源 > 时间新 > 多源⼀致）、让模型显式输出「冲突说明」、必要时触发⼈⼯。Q4：基于效⽤的 Agent 和基于⽬标...