最近影石的秋招真是让我心潮起伏，虽然之前已经决定放弃，但影石的抬价让我又重新燃起了希望。所以，我决定分享一下我的面试经历，希望能帮到同样在准备秋招的小伙伴们。一面面经： 💪一面的面试官真是技术大咖，问题一个接一个，完全没有停下来的意思。以下是我被问到的一些问题：为什么选择MNN推理框架？有没有调研过其他的？模型从训练到端侧用MNN作推理的流程是什么？实习任务中，int8和半精度的性能提升明显吗？MNN的具体实现和优化策略是什么？双线性插值的4个点的权重如何分配？仿射变换用了什么NEON指令集，做了什么运算？ax+b用矢量去做加速，会用哪条指令？HWC和CHW以及NC4HW4的区别是什么？如果...

二面完进录用评估了？

1、挑一个项目介绍一下 2、介绍实习项目 3、为什么做ai agent这个项目（说了一下spring ai云云） 4、怎么理解mcp的，和直接调api有什么区别 5、你觉得agent这个东西有什么缺点吗，因为目前人们普遍觉得agent好像也没有做出什么特别亮眼的产品或者功能（进行一番不知天地为何物的市场现状分析） 6、如果让你设计一个agent的产品或者功能，你会考虑什么方向的功能 7、手撕：力扣93，复原IP地址 8、用Linux命令实现功能：在一个日志文件中，每条日志中都有一个client_ip字段记录一个ip，找出该日志中出现最多次的ip 9、epoll和select的优缺点，怎么理解异...