相信第六感（bushi）

发一下问题给大家参考，攒攒人品！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

面试官想看到的不是 AI 有多聪明，而是你作为“架构师”和“技术主导者”的思维过程。AI 只是你的高级键盘，技术选型、边界划分和兜底策略必须由你来掌控。对于学生来说，虽然不一定有真实的工业落地经验，但面试一定会要求你能把项目做深、做闭环。一、核心四步法无论遇到什么 AI Coding 题目，都可以按下面四个步骤来组织你的 Prompt 和思路：Step 1：定义边界与骨架 —— 展现全局观不要一上来就让 AI 写逻辑，而是先写 Prompt：“我现在需要写一个高并发下的 XXX，功能如下：XXX”目的：先把数据结构定下来，这叫“谋定而后动”。Step 2：选择并指挥核心模型 —— 展现技术掌控...

现在这个公司的mt完全知道我在骑驴找马，还给我很多改简历的建议和投递的建议，还说要帮我要内推码hh

谁懂啊家人们！！！实习一个月，终于等到这一刻了！！！在地铁上被人群挤成纸片人，手机突然一震——工资到账了！！！那串数字跳出来的瞬间，我整个人都清醒了那些早八挤成沙丁鱼的日子、加班啃冷面包的深夜、被退回修改第八版的代码…所有熬过的夜、流过的汗，突然就变成了屏幕上这个真实的数字真的会谢！！这不仅仅是钱啊，这是一种“我被看见了”的踏实感。原来我的那些笨拙但认真的努力，真的有人在默默记着账