鹅厂秋招记录帖

一、面试题简述Redis 里的Zset你用过吗？它既能按照 score 排序，又能按照 member 快速查找，这是怎么做到的？底层到底用了什么数据结构？为什么这样设计？二、面试官想听的这道题本质不是问Zset 用了什么结构，而是在考察：1、你是否能从需求出发推导结构设计2、你是否理解时间复杂度与操作路径的权衡3、你能不能讲清楚为什么不用别的结构面试官真正想听的是你能不能从工程约束推导出 Hash + SkipList 是一种必然，而不是偶然。三、面试回答举例Zset 的核心需求其实很矛盾：第一，它要按 score 有序； 第二，它要支持根据 member 快速查找和更新。这两个需求如果拆开来...

还有比标题更破防的，那就是我仅仅一面就被挂了。更破防的是不是能力不过关才挂的，而是我只能实习3个月是我实习标准太高了吗？我面试的那个职位在北京，一天100元。在技术面之前我一直在考虑怎么靠这工资活下来，结果面试还挂了我真的受不了了，想问问大家找实习的时候都是什么情况？PS：求各位拷打简历，以及实习多长时间和薪资合适啊？

路过的大佬拷打一下吧，蜀黍是学院本，在一家小公司实习了3个多月，没有什么高并发，特别nb的技术，想问问各位大佬有优化的地方吗？有机会找个稍微好一点的厂吗？

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...