来腾讯面试，一次问得更比两次多自我介绍、优势平常怎么接触 AI 编程（说了一下我在项目中的单人异步工作流，以及对 AI 参与到该工作流的思考，由于和 LLM 交流的产出要说起来太长被打断了）手撕：O(log N) 乘法运算符（完全没思路，在一步步引导之下做了一个把乘法拆解成位运算和加法的逻辑）终于是撕出来了AI 手撕：初始化一个项目，做一个 iPod 转盘组件，转动一定角度就切换菜单高亮项（跑通以后问 AI 怎么实现的，然后我跑了一个 /doc 加注释，那 AI 都有注释了还问你干啥了）怎么计算转盘转了多少角度（两个坐标求向量夹角、余弦定理）；被引导之下说了极坐标（不是还问高中数学？）了解哪些...

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

1. 介绍一下你做过的一个大模型项目2. 如果让你设计一个适合购票的 Agent 系统，你会怎么做3. RAG 在酒旅场景里最容易出什么问题，怎么解决酒旅场景里的 RAG 最大问题不是召回不到，而是召回到了“看起来很像但不适用”的内容。比如同一家酒店不同套餐、同一航司不同舱位、同一个城市不同出发日期、同一政策不同会员等级，文本很像，但结论完全不同。模型一旦把这些证据混在一起，就很容易生成似是而非的答案。解决方法通常不是单纯提升 embedding，而是先把检索约束做对。比如 query 里要强绑定出发时间、订单状态、航司、舱位、供应商、会员等级这些 metadata，再在这个前提下做 dens...