美团暑期

说真的，别再只会背 RAG、幻觉的基础定义了，我面 AI 岗挂的 5 次，全是栽在看似基础、实则一挖就深的问题上。最开始准备面试，我就背了背 “什么是 RAG”“幻觉怎么产生的”，以为就能应付，结果一面试就被问懵了。面试官根本不会只让你背定义，他会问：你说你懂 RAG，那你做的项目里，召回率只有 30%，你具体是怎么一步步优化的？每一步优化的指标提升了多少？你说能解决幻觉，那在多轮对话场景里，模型前后回答矛盾，你怎么处理？和单轮对话的解决方案有什么区别？你提了 MCP 协议，那它和传统的 API 调用有什么本质区别？实际项目里你用它解决了什么具体问题？踩过哪些坑？你说做过 AI Agent，那你的 Agent 在任务执行失败的时候，会怎么做错误重试和反思？具体的实现逻辑是什么？我才发现，面试官根本不关心你能不能背出定义，他关心的是你有没有真的做过、有没有真的踩过坑、有没有解决实际问题的能力。背出来的答案，和实战出来的答案，面试官一听就能听出来。后来调整了思路，不再死背知识点，而是把自己做的 demo、项目，从技术选型、踩过的坑、优化思路、数据指标，全拆解得明明白白，再去面试，基本都能对答如流。给所有面 AI 岗的牛友提个醒：别只背基础概念，面试官最爱问的，永远是基于实战的深挖问题。没有真实项目经验，就自己动手做个完整的 demo，把每一个技术点吃透，比背 100 道题都管用。

25级研一在读，211本硕，没有天赋，发不出好论文，也不想读博，之前想着走java后端，现在看感觉java后端也要完蛋了，现在想转agent开发，实习大概率只能在研二下的暑期实习，有没有佬指条明路。

A2.09个，第一题维护个字典然后dp，第二题滑动窗口，第三题没整明白

1. 你的RAG项目主要什么作用2. RAG项目工作流程是什么3. 你的RAG项目出现问题，怎么进行排错4. 大模型微调过程中数据预处理的步骤有哪些？5. 如何解决大模型Agent的工具调用 幻觉问题？6. LoRA微调技术是什么？7. 大模型Agent的记忆机制分为哪几类？8. 大模型后端部署常用的框架有哪些？9. 全参数微调与轻量化微调的适用场景分别是什么？10. 大模型Agent实现复杂任务规划的核心方法有哪些？11. 大模型推理服务的性能优化手段有哪些？12. 如何设计大模型微调后的效果评估体系？13. 大模型Agent对接第三方API时，后端如何做接口鉴权、限流与异常捕获？14. 大...