有蔚来ai agent offer还要继续面别家吗

1.自我介绍2.可实习时长，能否接受当前工作地3.介绍简历上的一个项目的所有遇到的难点4.大模型的对话记忆持久化4.mysql回表5.索引下推6.redis常用数据结构及其用法7.zset原理8.跳表的实现9.拥塞控制和避免算法10.tcp四次挥手算法:两个子树的公共祖先反问:是否会转go

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1️⃣技术提问：1.讲讲过拟合是什么？2.遇到过拟合怎么解决？3.用过XGboost吗，有什么优点4.梯度XGboost的原理5.贪心算法的原理6.梯度消失怎么解决7.pre，re，auc指标的含义8.逻辑回归的损失函数和求导、最大似然估计9.交叉熵损失的物理意义2️⃣coding：找到和大于等于目标值的连续子数组要求用sliding window和二分查找两种方法做

Java 工程师转型 AI Agent 工程师无需从零开始，可直接复用 Java 后端的接口开发、分布式架构、工程化部署等核心能力，重点补充大模型基础（主流大模型 API 调用、基础 Prompt 编写）、Python 基础（满足代码阅读与简单开发需求）、Agent 核心框架（LangChain/LlamaIndex 的 Chain 调用、RAG 检索增强）、向量数据库应用及 Function Call 工具调用逻辑，再掌握 Agent 任务流程编排与异常处理，最终聚焦 Java 业务系统与 AI 层的融合开发（如 Java 调用大模型接口、提供业务工具给 Agent 调用），1 个月左右即可完成转型，凭借 “后端工程化 + AI 应用落地” 的复合能力，胜任业务 Agent 开发、RAG 工程师等岗位，薪资比纯 Java 岗更具优势。

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.小米强调“人车家全生态”。请构思一个具体场景，实现手机、智能家居与车机基于AI深度协同。描述其技术链路与核心体验亮点2.“舱内感知”是热点。除了基础疲劳监测，如何利用舱内视觉、语音等多模态AI，创造更有价值的个性化服务或情感化交互？请提出你的产品构想3.作为行业后来者，小米汽车在智能驾驶体验上应追求何种差异化？是从“极致性能”、“场景深耕”还是“人机共驾体验”上突破？阐述你的观点4.智能驾驶系统“人机交互”至关重要。如何设计一套AI驱动、用于传达系统状态、能力和边界的交互体系，以建立用户信任，避免滥用或误用？5.汽车AI模型面临车规级芯片算力、功耗和实时性的严格约束。以“城市NOA中的预测规划模型”为例，阐述开发中，产品经理需要协同算法和工程团队，在性能、效率和泛化能力上做出哪些关键权衡？6.“端云融合”是趋势。请划分智能座舱或智能驾驶中，哪些AI能力必须部署在车端以确保实时可靠，哪些可以借助云端实现持续进化？你的核心判断标准是什么？7.智能汽车的进化高度依赖“数据驱动”。请描述你理想中，一个智能驾驶功能从车端数据采集、问题挖掘、模型优化到OTA升级的完整“数据闭环”产品方案8.如何定义智能驾驶功能的“安全验收标准”和“体验验收标准”？当两者在测试中发生冲突时，如何处理？9.智能驾驶软件付费订阅已成为趋势。你认为小米汽车的智能驾驶服务应采用何种订阅策略？如何设计免费体验包，以最大化转化率？10。除了开车和坐车，智能汽车还可能成为哪些AI服务的载体或入口？请提出一个具有想象力的商业化产品概念