科大讯飞AI算法一面

1.说一下你的断点续传怎么实现的？2.分片出错了怎么办？3.CRC校验和MD5校验有啥区别？性能 准确 错误率3.如果串改，攻击 你怎么解决？4.你的分片 怎么保证有序5. 你的文件上传 如何保证文件上传对了的？6. 你说说map 和hashmap的区别7.不考虑范围查询的话 红黑树和hash表有什么区别8. hash冲突你知道吗？ 怎么解决？9. 你知道的hash算法有哪些？10.hash 算出来的是什么 是内存地址吗？举个例子1234 怎么hash的 11.你知道的排序算法有哪些 ？12.快排实现复杂度是多少 最坏 最好 平均？ 为什么平均还是nlogn 怎么算的13.快速排序 的 平均时...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

还能这样？直接把面试取消了。为啥呀

实习时最怕听到“把这个活干一下”。这句话看似简单，却常常没有边界、没有说明，也没有预期结果。你不知道要做到什么程度，也不清楚优先级和时间要求，只能一边试探一边修改，反复返工。比起任务本身，更让人焦虑的是这种不确定感。