猿辅导意向

面试完在写面经呢，一看邮件，5分钟的时间给我挂了，笔试也直接给取消了。面试官整个过程都是笑呵呵的，问题也基本答上了，整场体验感挺好的，本来以为稳操胜券，结果被他装糖阴了一手（反问环节还问他后续的面试流程，丢人丢大发了）。整个过程太抽象了，简历项目是一个没问，倒是对我简历上写的个人技能（熟悉什么东西）逐个进行了一次 DFS，越问越离谱，最后跟 AI 应用完全没啥关系了。问的问题太多了，不太能完全回忆起来，只能回忆一下大致有哪些问题，详情如下：1. 简历上写的熟悉 C++ 语言，问的问题：平时用的什么标准的 C++ 语言；是否了解模板；用过什么 STL；set 和 map 是否了解，底层怎么实现的...

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

其实第三题我前几天刷到过，但是看了个大概，没做...

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...