现在竞争焦点从"拼模型/拼 Prompt/拼 Context"升级为"拼 Harness（模型外围的运行时与基础设施）"——Agent = Model +Harness；工程师的核心能力是"驾驭复杂性、驾驭不确定性系统"，这是 30 年软件工程不变的主题。三次跃迁：Prompt Engineering (2023) → Context Engineering (2024-25) → Harness Engineering (2026)。Claude Code 是当前 Harness 的 Number One。大学生怎么学？照猫画虎：读...

1、自我介绍2、项目：a.讲一个最熟悉的 Agent/RAG 项目b.项目中数据处理的难点 & 怎么解决的3、技术基础：a.大模型基础：Transformer 架构、注意力机制原理b. Agent 核心概念：规划、工具调用、记忆模块、反思机制c. RAG 全流程：文档清洗、切片策略、向量化模型、检索召回、重排序d. 向量数据库：FAISS/Milvus 原理、索引类型、性能优化e. 数据标注规范：怎么保证标注质量、数据清洗方法4、算法：a.数据召回率、精确率评估，怎么优化召回效果b.如何处理 Agent 工具调用的错误数据（数据校验、异常兜底）5、AI 业务理解：怎么提升 Agent 的回复准确性； 如何构建高质量的 Agent 训练 / 微调数据；对 MiniMax Agent 产品的理解 & 优化建议。

今年秋招开始，感觉很多公司都上了AI面试，而且几乎都是第一关，就要面对AI 。虽然但是，面得多了就摸清套路了。AI面本质是个无情的特征提取器，问题就三大类：1.行为特征题：必考！“分享一次你带领团队完成目标的经历”。它不是在听故事，是在抓取“领导力”、“协作”、“结果导向”等关键词，并分析你的表达结构是否清晰。一定用STAR法则提前写好稿子，对着摄像头练到面无表情也能流畅说完。 2.情景压力题：“如果和同事发生严重分歧，怎么办？” 它评估你的应对模式和价值观。回答要体现“职业化”和“建设性”——先沟通，再对齐目标，最后找解决方案。切忌情绪化抱怨。 3.岗位匹配题：“你为什么适合这个岗位？” 它...

本人java后端方向 收到了一个小厂的offer 工作量可能比较大可能要给公司写全栈外包 公司给我包了ai让我用ai完成外包任务 公司自研项目是py后端和我的技术栈也不太相同 进去可能要再学或者用ai写。据他们所说要我是因为面试时候觉得我对ai的使用能力和交流能力比其他人强。现在不知道要不要去这个实习 和我简历上的方向不太一样的实习后面放到简历上是不是用处也不大😭😭😭求大佬们给点建议