很多同学跟我说，AI 出来之后感觉面试变难了，岗位也少了。这种焦虑我理解，但说句实话，好和坏是共存的——关键看你能不能用好 AI，把它变成自己的杠杆。接下来我从几个方面聊聊，校招生在实习和春秋招的时候，怎么借助 AI 在面试中展现出不一样的一面。氛围编程说到 Vibe Coding，对应届生来说真是一个巨大的红利窗口。能展开的太多了，这里先说三个最实用的场景。1. 代码优化大家学习开源项目的时候，一定要带着审视的眼光去看，而不是照着敲一遍就完事了。现在你完全可以把一段代码丢给 AI（比如 Codex、Claude Code），问它：这个功能实现有没有什么不足？请结合实际案例说明。AI 分析出来...

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

佬们想问问这个简历还有啥可以提升之处，不玻璃心，项目就是某马的两个经典项目，准备五月实习但是现在投boss0回复

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...