中小厂面试

1. hashmap底层原理

2. hashset与Treeset

3. 自动拆箱和自动装箱

4. equals和hashcode(),不重写hashcode会怎么样

5. 项目中使用了validation做参数校验,说说底层原理

6. 项目中使用了agent智能体,用来做什么的

7. 反射

8. Rag有什么作用

9. 遇到多个文件需要存放到rag,怎么解决

10. 平时如何学习新知识的

11. 反问

面完面试官口头给了offer,因为工作内容是给ai写的代码进行评分和review,没去

#春招/暑实第一面是哪家?#
全部评论
强烈推荐!这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 昨天 09:55 广东

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03-16 18:43
门头沟学院 Java
说真的,别再只会背 RAG、幻觉的基础定义了,我面 AI 岗挂的 5 次,全是栽在看似基础、实则一挖就深的问题上。最开始准备面试,我就背了背 “什么是 RAG”“幻觉怎么产生的”,以为就能应付,结果一面试就被问懵了。面试官根本不会只让你背定义,他会问:你说你懂 RAG,那你做的项目里,召回率只有 30%,你具体是怎么一步步优化的?每一步优化的指标提升了多少?你说能解决幻觉,那在多轮对话场景里,模型前后回答矛盾,你怎么处理?和单轮对话的解决方案有什么区别?你提了 MCP 协议,那它和传统的 API 调用有什么本质区别?实际项目里你用它解决了什么具体问题?踩过哪些坑?你说做过 AI Agent,那你的 Agent 在任务执行失败的时候,会怎么做错误重试和反思?具体的实现逻辑是什么?我才发现,面试官根本不关心你能不能背出定义,他关心的是你有没有真的做过、有没有真的踩过坑、有没有解决实际问题的能力。背出来的答案,和实战出来的答案,面试官一听就能听出来。后来调整了思路,不再死背知识点,而是把自己做的 demo、项目,从技术选型、踩过的坑、优化思路、数据指标,全拆解得明明白白,再去面试,基本都能对答如流。给所有面 AI 岗的牛友提个醒:别只背基础概念,面试官最爱问的,永远是基于实战的深挖问题。没有真实项目经验,就自己动手做个完整的 demo,把每一个技术点吃透,比背 100 道题都管用。
面试官最爱问的 AI 问...
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创作者周榜

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