被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1. 实习拷打2. 对网络安全方向的看法3. 介绍参与的大模型应用相关的竞赛4. RAG项目介绍5. 为什么要用RAG6. 如何评估RAG的效果7. 解决幻觉问题的主要方法8. 开发多智能体项目的目的是什么，采用的架构/开发框架是什么9. 做完多智能体项目的心得体会，学到了什么10. 前端为什么选Chainlit Web11. 平时如何利用大模型开发项目12. 高并发场景的基本架构是什么样的13. 进程与线程14. TCP重传 重排序15. 介绍Http16. 基本的密码算法17. 常见Web漏洞

面试时间25min，无手撕无vibe coding1.自我介绍2.本科和硕士研究方向3.项目1拷打，相关八股：LoRA原理、大模型复读机现象、微调和RAG对比4.项目2拷打，相关八股：RAG原理、Agent组成、记忆如何存储5.使用的AI工具6.多Agent如何协同，为什么用多Agent7.实习拷打

面试时长半小时，没有手撕代码环节，大部分时间在深挖项目经历，穿插少量八股文问题。1. AI coding / 工具使用有没有用过 Cursor 或其他 AI coding 工具不同 AI coding 工具之间的设计差异你怎么看多 task 执行这种设计是否合理AI 生成代码的主要问题是什么2. 项目深挖 - 系统设计系统里的缓存（比如 Redis）一般怎么使用如果要支持高并发，你会怎么设计服务一般是怎么部署的你怎么理解“可扩展”3. AI 项目（RAG 方向）效果提升是怎么评估的，有没有 baseline 对比技术选型是怎么考虑的怎么判断效果好不好，有没有遇到过 bad case4. Agent / AI 系统理解对 MCP 和 tool calling 有没有了解skills 为什么能减少 token 消耗5. 实习经历为什么既做产品又做技术这段经历最大的收获是什么6. AI 行业认知有没有了解过 AI coding 类的产品7. 项目难点讲一个你遇到的技术难点有没有用 AI 工具解决过实际问题

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 实习相关2. 在学校的研究方向3. 项目拷打4. 循环流程是什么，每个阶段怎么做的，举个例子5. 执行太长或死循环怎么解决的6. Agent的prompt怎么写的，针对模型幻觉问题做了哪些约束7. RAG怎么做文本切分的，窗口大小怎么设计的8. 向量检索的准确性怎么评估校验的9. 向量用的什么索引，数据量大概多大，查询延迟多少10. SSE和websocket的区别，SSE具体怎么实现的，后端什么时候推送，前端如果断连怎么处理11. 项目的分工，代码量大概多少，有没有正式上线，使用效果怎么样，大概做了多久12. 重新再看agent这个项目，有哪些优化点或新的思考13. 未来AI会变成什么样子，可能会有多大权限