备战AI技术研发岗（算法/大模型/多模态）面试，刷题不能盲目！以下题单覆盖面试90%高频考点，不用贪多，刷透这些就够了！一、算法基础必刷题（重中之重，刷50-60题）核心目标：应对面试手撕代码，基础不丢分，这是入门门槛，不能偷懒！刷题范围：LeetCode 中等难度为主，重点刷数组、链表、栈队列、二叉树、动态规划、贪心，不用刷难题怪题，聚焦高频题。必刷重点：两数之和、二叉树的遍历（前中后序，递归+迭代）、最长回文子串、最长递增子序列、LRU缓存机制、TopK问题、二分查找（各种变体）。刷题数量：每天1-2题，总共刷50-60题，刷完复盘总结，确保同类题能举一反三，避免刷了就忘。二、机器学习必刷...

面试最后常问对AI发展方向的看法，比如大模型会不会取代传统方法，AI在你们专业领域的落地前景。还会问对算法偏见、数据隐私这些伦理问题的理解，以及平时关注哪些技术社区和顶会论文。

下面这些词你认识几个？面试的时候被问到，能不能每一个都流畅的讲明白？ 所谓智能体，其实是由所有"不需要智能"的部分拼凑而成的；那些花里胡哨的新概念，大多不过是新瓶装旧酒。  涉及关键词： LLM Prompt Context Memory Agent RAG Function Calling MCP Skill Sub-Agent 💡 先清空大脑 忘掉你已知的一切，跟着故事线走--你会发现这些概念都是从同一个起点，一步步生长出来的。 🧠 第一步：语言模型长大了 一切混乱的起点，是这个古老的东西——语言模型。早期的小模型基本上是个智障，只会简单的文字接龙。不知道合不合适，...

如果简历上有写AI开发项目的，会拷打AI相关的八股例如：MCP、RAG、Agent...没有AI项目就会问你，日常学习怎么使用AI，怎么用AI辅助编程的之类的，或者是大模型的一些简单概念。