滴滴27届暑期（秋招储备）实习惊天内推码：NTAdWe6

1. 大模型微调与Prompt工程的区别是什么？2. 大模型推理过程中常见的显存优化手段有哪些？3. 如何评估大模型生成内容的准确性与 hallucination 问题？4. 大模型服务部署时，如何平衡推理速度与模型效果？5. 你的RAG 检索增强生成的整体流程和关键模块是什么？6. 大模型接口调用时，如何做参数调优与结果过滤？7. 大模型在多轮对话中如何保持上下文一致性？8. 大模型服务如何做并发控制与请求排队策略？9. 接口高并发场景下，如何设计限流与降级方案？10. 数据库索引失效的常见原因及排查思路？11. 分布式系统中，如何保证接口幂等性？12. 后端服务异常处理与全局统一返回如何设计？13. Redis 在项目中常用场景及缓存穿透、击穿解决方案？14. 微服务架构下，服务间通信与熔断机制如何实现？15. 接口安全：鉴权、防重放、参数校验关键点？16. 慢接口定位与性能优化的步骤？17. 大模型与后端服务对接时，如何做异步回调与超时控制？18. 项目中如何做日志规范、监控告警与问题排查？19.平时怎么使用ai，讲讲心得20.你的项目里面这个怎么对字段进行加密和解密处理手撕反转链表，面试官也没在面试系统上出题，随口说的，感觉好像kpi面，面试官有气无力的，看表情没有什么波动，淡淡的感觉，就像被老板临时找来工作，应付面试一样，果然10分钟内没通知二面就是挂了，半小时后面试结果邮件，垃圾kpi面

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&...

居然又接到了东子的面试，居然是明天就面。。今天八股复习时间超过了10个小时，简直就是补天。。希望明天一面顺利！冲。

先给所有想入门AI的同学一个最清醒的核心结论：2026年的AI行业，已经过了“泛AI红利期”，入门的第一步，绝对不是盲目跟风学技术，而是先做「赛道定位」，再做「阶梯式学习」，最后用「项目落地」验证成果，所有脱离求职目标的入门学习，都是无效内耗。作为在AI行业实习了半年，带过几个零基础学弟学妹入门的后端开发，今天给大家做一份完整的AI入门全流程指南，从第一步的赛道选择，到基础学习、项目落地、求职准备，全给大家讲透，零基础、本科生也能直接抄作业。一、入门第一步：用1周时间，完成赛道定位与目标设定（最核心，绝对不能跳过）这是入门AI最关键的一步，90%的人入门走弯路，都是因为跳过了这一步，盲目学技术...