不要因为抹不开情面，毁了自己的未来

1.可以挑一个最近觉得挑战比较大的项目展开介绍一下吗？2.Agent 内部具体的实现可以再详细介绍一下吗？3.MCP 是把自然语言转成预置查询类的工具吗？4.操作内部平台时，工具会去操作吗？5.系统测试完成后，准确率怎么评估？6.用 20% 数据作为测试集，是模型跑 case 后人工评判准确率吗？7.如何对答案进行轨迹级评分？8.目前系统的准确率是多少？9.项目后续继续优化的话，有哪些优化思路？10.现在系统最核心的问题是并发问题吗？11.准确率还有提升空间吗？12.模型输出不符合预期时，prompt 会有问题吗？会调 prompt 吗？13.有考虑过做 SFT 和强化学习吗？14.目前 RAG 具体的实现是怎么样的？15.如果用 Redis 的缓存，会在哪个阶段去做？16.Redis 为什么在高并发情况下表现得比较好？17.什么场景下会用多线程？18.RAG 作为知识库检索，和把知识库放到 ES 上让模型调用 MCP 接口有什么区别？19.若自己实现包含 ES 检索和向量检索的搜索接口，和 RAG 有什么区别？20.Redis 和 MySQL 在使用场景上有哪些区别？21.B + 树是怎么样的结构？22.B + 树和红黑树的区别是什么？MySQL 用红黑树效率会更好吗？23.1000 万条数据用 B + 树存储，树的高度大概是多少？24.场景题，给定一个实时输入流（随时可能停，无法全量存储），如何等概率选取 5 条记录？手撕：两个有序数组，O（logN）求合并后第k大的数。反问：业务方向。答：主要是头条的一些视频，包括视频的一些生产、消费。也涉及到一些视频的一些 AI 技术和理解。面试官水平很高，节奏掌握得很好。目前已经约三面了。