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04-14 13:43
哈尔滨工程大学 C++
26年社招测开面试记录
1、📍面试公司:波克城市一面🕐面试时间:20260408💻面试岗位:测试开发工程师❓面试问题(记忆较为深刻的问题):1、埋点框架调优的内容2、商业化SDK交由其他业务使用,如果业务反馈埋点量级大幅下降要如何排查3、Kafka数据流4、算法题:最长回文子串,解决方法找到回文中心字符(奇数、偶数两种情况),向外寻找可能的最长子串🙌面试感想:个人算法能力太差 hot100再刷刷HR面🕐面试时间:20260414❓面试问题(记忆较为深刻的问题):1、两年内主要负责的业务,为什么考虑换工作2、个人更看重什么,为什么当下觉得发展受限3、反问2、📍面试公司:小熊博望 倍孜一面:🕐面试时间:20...
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04-15 13:14
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小红书 AI Agent开发 一面(暑期)
1. 自我介绍2. 介绍下项目,重点讲架构、关键设计和线上问题3. Agent 的上下文窗口不够时,长短期记忆应该怎么分层设计长短期记忆不能简单理解成“最近消息”和“很久以前的消息”。更合理的设计是把状态拆成三层:工作记忆负责当前回合执行所需的最小上下文,摘要记忆负责阶段性中间结论,长期记忆负责稳定事实、偏好、任务状态和关键证据索引。这样做的好处是短链路推理不会被旧噪声拖死,而长任务又能在需要时按状态检索历史事实。真正难的不是分层本身,而是写入和召回策略。不是每条消息都值得进长期记忆,通常只把高价值、可复用、低歧义的信息写进去,比如用户偏好、外部工具执行结果、关键约束、任务完成状态。否则记忆库...
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03-09 14:13
新疆大学 Java
太夸张了 这就是深圳速度吗
恐怖如斯
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04-12 12:21
广西大学 算法工程师
淘天 AI应用开发 二面
1. Agent 和传统 workflow 的本质区别是什么,什么时候该选 Agent,什么时候不该选传统 workflow 的核心是路径预定义,系统知道每一步做什么、怎么流转、失败后怎么回退,所以它更适合规则清晰、链路稳定、审计要求高的场景。Agent 的核心则是把部分决策权交给模型,让它在运行时决定下一步查什么、调什么工具、如何分解任务,因此更适合任务开放、输入噪声大、解法不唯一的场景。真正的分界线不在“有没有模型”,而在“是否允许运行时规划”。如果目标是工单分类、审批流转、固定字段抽取,workflow 往往更稳;如果目标是复杂排障、代码仓库理解、跨工具探索式分析,Agent 才更有价值...
AI-Agent面试实战...
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