这段时间春招面试，不管是中小厂、制造业信息化、还是软件岗，只要沾一点智能、算法、大模型、AI工具，面试官必问AI相关问题。我一开始完全没准备，前两场答得一塌糊涂，后面专门整理了一下，才发现套路非常固定。给大家说下最常出现、几乎每家都问的：第一个就是 RAG基本都会问：你知道RAG吗？能干什么？和直接训模型有什么不一样？不会让你手写公式，就是看你懂不懂：外接知识库、减少幻觉、不用改模型、更安全这几个关键点。能说清楚，面试官就点头了。第二个必问：AI幻觉什么是幻觉？为什么会出现？你在项目里怎么避免？我一般就答：数据不行、模型瞎编、上下文乱。解决就靠RAG、加校验、限制输出、加来源引用。很朴实，但面...

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

1、生图 Agent 的模型是什么？生图 Agent 一般不是单一模型直接完成所有事情，而是一套组合式链路。核心生成模型通常是文生图模型，比如 Diffusion 类模型，负责真正把文本描述转成图像。前面会有一个 LLM 负责理解用户需求、补全提示词、做风格约束、拆分子任务，后面还可能接图像评估模型、审核模型和重写模块。如果场景更复杂，比如“先理解需求，再生成多版图片，再筛选最佳图”，那 Agent 的结构一般是：LLM 负责意图理解、Prompt 改写、参数规划文生图模型负责出图评估模型负责打分、筛图审核模块负责安全过滤工作流层负责多轮迭代和状态管理所以生图 Agent 不是单模型，而是 L...