这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...

鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

字节跳动，某 AI 平台组二面。面试官给了一个真实场景：客服系统每天处理上万条工单，团队想用 AI 接管一部分。候选人答了十分钟，核心观点是"agent 更智能，应该直接上 agent"。面试官追了一句："你的 agent 调试周期是多久？如果工单处理延迟翻倍，业务能接受吗？"  这道题看似在问技术选型，实际在考判断力：你有没有能力在"能做"和"该做"之间划线。  二、大多数人怎么答的 最常见的回答是："这个任务有多个步骤，需要调 API、查数据库、做判断，肯定得用 agent。" 问题出在一个...