经纬恒润内推码

项目深挖更细，还聊了一道 CUDA 脑暴题这场蚂蚁二面的感觉和一面不太一样。一面更像是先确认你做过什么、懂到什么程度，二面则明显更深，基本是顺着项目细节一路往下追，尤其会反复确认你到底是不是亲手做过优化、怎么判断优化价值、怎么分析性能边界，以及你对更上层系统有没有兴趣。开场还是先让我用一个比较高层的方式讲实习经历、项目经历和职业规划，我这边还是重点放在了算子优化、图优化、量化推理 runtime 这些内容上。项目部分一开始还是围绕我现在做的方向展开。我先讲了三个相对核心的点：一个是单算子优化，一个是稳定性问题修复，一个是算子融合。单算子优化这块，我举的是把旧的手写实现替换成高性能库实现，再做单...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

人怎么对AI的容忍度如此之大  

有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...