vivo春招 广州站线下面

很多小伙伴对最终结果很感兴趣，结果我放在评论区了，之前发的小红书帖子 这场小红书前端社招一共四轮。最让我意外的是，几乎每一轮都花了很多时间在聊项目和作品。 我不是标准履历：专升本背景，过往找工作也遇到过学历筛选。所以这篇想记录的不只是题目，也想说说：如果背景不够漂亮，怎么用作品把面试聊起来。 我的作品集/开源主页在这里，后面提到项目时可以对照看： https://github.com/tt-a1i 先说结论  常规场景题会问，但这次真正展开的是项目。 作品要能现场打开、能讲清楚取舍，而不是只写在简历上。 手写题这块我发挥很差，3 道题都没写出来，但后面还是靠作品继续聊下去了。 对非标准背景的人...

项目是网上教程扒的，目前还没有很会，力扣算法也就刷了30来道，想5月底投投日常实习，求大佬给一些改进建议，目标暑假想找到ai相关的实习就好，大小都行

到写简历的时候已经崩溃了

很多人一听到这个问题，就开始罗列一堆技术名词：ReAct、Plan-and-Executor、Reflection、Multi-Agent…如果面试官继续追问：为什么会出现这些范式？各自解决什么？本质区别在哪？项目里怎么选？很多人可能就会卡壳了。这些范式实际上都在解决一个问题：当任务越来越复杂时，如何让 Agent 变得更可靠？随着任务从简单的单工具调用，发展到多步骤长任务、跨领域复杂任务，再到企业级生产任务，Agent 暴露出一系列问题：长任务容易失控偏离目标、输出质量不稳定、单 Agent 上下文窗口有限、生产环境缺乏可控性与合规性等等。不同范式针对不同阶段的核心痛点提出了解决方案，但同时...