虾皮实习AIGC算法一面面经分享

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 拷打实习2. 并发搜索场景下，主线程起了多个子线程后，怎么和它们通信以知道任务全都做完了？3. 为了提速引入了 Kafka，但 Kafka 本身是异步组件，会不会反而导致任务流转变得更慢？4. 流量变大后，每个任务拆解并发大量消息，Kafka 会不会变成系统的性能瓶颈？（答了限流桶策略、结合业务使用频次限制）5. 扫表和用消息中间件（如 Kafka 双 Topic）管理长时任务状态，各自的优缺点是啥？6. 详细介绍一下你项目里的多智能体协同策略，三层 Agent（Root、Main/Fallback、Sub-Agent）是怎么互相配合流转的？7. 如果主 Agent 决定越过第二层直接调底层的子 Agent，上下文信息是怎么跨层传过去的？（答了通过解析 JSON 传递意图，并共用主线程/连接）8. 补充检索是如何评估数据质量并触发的？你怎么保证二次检索能搜到之前没搜到的内容？9. 怎么避免大模型检索到网上被 AI 批量生成的虚假垃圾数据（防止 GU 投毒）？10. 短期对话记忆和长期记忆分别是怎么提取和存储的？11. 怎么判断当前用户的提问需不需要去 RAG 里检索长期记忆？12. 为什么底层选用了 pgvector 做向量数据库，而不是其他的？13. 为什么在向量检索的基础上还要加 BM25 精确检索？具体解决了什么 bad case？14. 重排序（Rerank）是怎么做的？有没有设置低分阈值做提前过滤操作？15. 传统 CNN 有什么痛点？ResNet 让你印象深刻的核心思想是什么？16. 介绍你最近读过的五篇论文17. 平时拿到一个项目任务，你用 AI 辅助编程的工作流是怎么拆解的？18. 你的AIcoding提示词策略是怎么操作的？人工一般在哪个环节介入审核？