携程内推

先跟大家说个核心原则：AI岗面试，基础概念是入场券，工程落地能力是核心，业务思维是最终录取的关键。面试官问的所有问题，本质上都是在判断：你能不能把AI技术落地到实际业务里，解决真实问题。下面我把所有问题分成4大类，从基础到高阶，全覆盖拆解。一、基础概念类：100%会问，送分题绝对不能丢分这类问题是面试的开胃菜，主要考察你对AI核心概念的理解，判断你有没有入了AI的门，绝对不能答得模棱两可。高频题目&满分答题思路什么是大模型幻觉？产生的根本原因是什么？避坑点：别只说“模型说假话”，要讲清楚本质，还要分维度说原因，体现你的深度理解。满分思路：先定义→大模型幻觉是指模型生成的内容，看似合理但...

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

秋招0offer，估计简历有问题   

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 11：代码生成 Agent 和普通代码补全（Copilot 式）的本质区别是什么？设计一个能完成"跨文件修改"任务的代码 Agent，核心难点在哪？参考答案本质区别在于决策粒度。代码补全是行级决策——光标在哪，就在那个位置生成接下来几行代码。它的上下文是当前文件的局部内容，不需要做规划、不需要选择工具、不需要多步推理。本质上是一个"自动完成"功能，不是 Agent。代码生成 Agent 是任务级决策——接收一个自然语言描述的需求（"给这个项目加一个用户认证功能&...