这段时间春招面试，不管是中小厂、制造业信息化、还是软件岗，只要沾一点智能、算法、大模型、AI工具，面试官必问AI相关问题。我一开始完全没准备，前两场答得一塌糊涂，后面专门整理了一下，才发现套路非常固定。给大家说下最常出现、几乎每家都问的：第一个就是 RAG基本都会问：你知道RAG吗？能干什么？和直接训模型有什么不一样？不会让你手写公式，就是看你懂不懂：外接知识库、减少幻觉、不用改模型、更安全这几个关键点。能说清楚，面试官就点头了。第二个必问：AI幻觉什么是幻觉？为什么会出现？你在项目里怎么避免？我一般就答：数据不行、模型瞎编、上下文乱。解决就靠RAG、加校验、限制输出、加来源引用。很朴实，但面...

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

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联发科嵌入式一面偏向底层理解 + 系统思维 + 追问能力，问题通常从基础切入，但会不断深入到实现机制、设计权衡以及工程场景，重点看是否真正理解“为什么”。二、面试题目static关键字在不同作用域下的本质区别？编译期和链接期分别如何处理？volatile的作用边界是什么？为什么它不能保证原子性？通常在哪些场景必须使用？malloc的内存分配机制（如brk/mmap）？如何避免内存碎片？栈和堆的增长方式？函数调用时栈帧结构是怎样的？结构体内存对齐的规则？如何手动控制对齐？对性能的影响是什么？指针越界为什么危险？在MMU存在和不存在时有何区别？进程和线程在Linux中的本质区别（task_stru...