感谢您的时间

小红书复活赛面试官一边说我挺好的，然后最后来了句感谢您的时间，这不是挂人专用语嘛

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牛客460813631号

门头沟学院全栈开发

佬，小红书复活是流转到二志愿吗？

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发布于 2025-10-14 16:48 宁夏

MANY_OFFER

东南大学 Java

不一定，我看见别人终面面试官也说了这句话，结果一周发offer了，我终面也是这句话，现在还没挂，不过估计也挂了就是

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发布于 2025-10-14 03:18 江苏

今天 15:13

吉林农业大学算法工程师

AI-Agent 面试题汇总 - 大模型篇

一、大语言模型基础1. 目前主流的开源模型体系有哪些？主流开源模型体系包括：LLaMA 系、Qwen 系、GLM/ChatGLM 系、Mistral/Mixtral 系、Baichuan 系、DeepSeek 系、InternLM、Yi 等。面试里建议从以下维度比较：参数规模（7B/13B/70B…）上下文长度（8K/32K/128K…）多语言能力工具调用能力（function calling / agent）推理成本与部署难度开源协议（是否可商用）2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？Causal LM：严格自回归，token 只能看左侧历史（下三角 mask）。Pr...

AI-Agent面试实战...

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03-03 14:03

山东大学嵌入式软件工程师

面试官问“RAG各模块的优化策略有哪些”，怎么回答？

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...

查看16道真题和解析

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02-25 16:29

齐鲁工业大学 golang

这份简历有救吗

25届本科生，简历写成这样可以吗，毕业回家了过完年来找工作，很迷茫，不知道投什么岗写项目完全离不开ai，就是投小厂开发岗也感觉过不去面试

程序员小白条：不是哥们，晚了差不多半年多才来找工作啊

你得有更强的学历和技术，才能有这种资本啊，现在基本都得1-3年的吧，你这就三个月实习了，而且写的这么模糊

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02-23 16:52

华南理工大学自然语言处理

实习找不到，学习学不会

大二小登简历求拷打

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03-03 15:53

已编辑

黑龙江大学 Java

我做过的，被面试官夸爆的那些Ai项目(一)

在当前开源项目极为丰富的背景下，付费资源并不一定意味着最前沿的技术优势，在具体执行层面展示出自己的独特价值，才是简历上最重要的加分项。1. WebMCP — 让网站主动告诉 AI 该怎么操作AI 操作浏览器的方案一直靠"猜"——截图识别、DOM 解析，错误率 15-30%。WebMCP 反过来，让网站自己声明能做什么，AI 直接调用结构化接口，准确率接近 100%。Chrome Canary 已实装。企业内部系统的 WebMCP 适配目前几乎没人做，是明确的蓝海。推荐理由：简历上写的不是"我会用某个框架"，而是"我在标准刚发布时就做了企业适配&...

书海为家：#人脑vsAI# 尽管深度学习的最初灵感来源于人类的大脑，但二者的运作方式截然不同：深度学习所需要的数据量远比人脑所需要的多得多。可是一旦经过大数据训练，它在相同领域的表现将远远超过人类（尤其是在数字的量化学习，例如挑选某人最可能购买的产品，或从100万张脸中挑选最匹配的一张）——相对来说，人类在同一时间内只能把注意力放在少数几件事情上面，而深度学习算法却可以同时处理海量信息，并且发现在大量数据背后的模糊特征之间的关联，这些模糊特征不仅复杂而且微妙，人类往往无法理解，甚至可能不会注意到。虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”，但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力。与人类相比，深度学习想要充分发挥作用，离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数，这三项缺一不可，如果缺少其中任何一项，深度学习将无用武之地。

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