想问问有朋友拿西安烽火软件的offer得嘛？

鹅厂面经网上最全整理最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 15 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 腾讯｜AI应用开发后端实习生｜未知日期：2026-04-24关键词：Agent面经难度：4 星标签：技术面 / 约55分钟 / 有代码题技术栈：Agent、RAG、后端开发、DFS、设计模式面经总结面试重点围绕AI应用后端项目深挖，考察多Agent编排、失败重试与金融安全场景设计，并涉及RAG知识库热更新和基础算法题。高频问题【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用？为什么没有上线？【Agent与工具调用】多agent怎么编排？具体流程？【AI/大模型/LLM】训练样本哪里来的？有无模型...

为什么嘞，为什么嘞，为什么嘞。。。第一，我考虑的就是学历问题，可能就是因为学历。第二，是否是项目有问题，项目过时了？第三，四月中旬开始投简历太晚了？总不能连个面试也没有吧。目前还是有点焦虑。符合条件的鼠鼠出来报个团吧另外，我好想去江浙啊，不想在东北呆着了😭

佬们求助，28小登已经boss上沟通了300了，牛客投了很多也是简历秒挂，想问下大佬们是哪出了问题呀，海投的中小厂，现在还是0面

这个小伙伴5年的工作经历 双非研究生 好像是医学和计算机交叉学科1. 请先做一下自我介绍2. 你们是直接拿开源 BERT 做分类，还是基于开源 BERT 做微调？答案：一般不是直接拿开源 BERT 裸用，而是基于开源预训练 BERT 做下游分类任务微调。开源 BERT 只提供了通用语义表示能力，它在大规模语料上通过 MLM、NSP 等任务学到了语言知识，但它不知道我们具体业务里的标签体系，比如用户意图分类、文本风险分类、工单分类等。所以实际做法是：拿一个开源预训练模型，比如： bert-base-chinese chinese-roberta-wwm-ext hfl/chinese-macbe...