旷视科技 一面

这个小伙伴5年的工作经历 双非研究生 好像是医学和计算机交叉学科1. 请先做一下自我介绍2. 你们是直接拿开源 BERT 做分类，还是基于开源 BERT 做微调？答案：一般不是直接拿开源 BERT 裸用，而是基于开源预训练 BERT 做下游分类任务微调。开源 BERT 只提供了通用语义表示能力，它在大规模语料上通过 MLM、NSP 等任务学到了语言知识，但它不知道我们具体业务里的标签体系，比如用户意图分类、文本风险分类、工单分类等。所以实际做法是：拿一个开源预训练模型，比如： bert-base-chinese chinese-roberta-wwm-ext hfl/chinese-macbe...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...