Q1: 检索Agent中是如何做上下文管理的？拆解：三个层面：①上下文窗口管理（超token限制怎么截断/摘要/滑动窗口）②上下文质量（去噪，哪些信息真正有用）③上下文组织（system prompt放最前、工具调用结果插入、历史对话保留策略）。要点：不说"我们做了个工具"，说"我们发现Agent因上下文膨胀导致XX问题，所以做了YY策略"Q2: 大语言模型的输出是如何进行约束的？拆解：三层约束：①Prompt层（system prompt限制格式/范围）②推理引擎层（logit bias/grammar约束/JSON mode）③后处理层（规则校验+重试）。不要只说"靠prompt"，说清楚每层各自解决什么问题Q3: AI Coding题目：不可以直接把题目丢给AI，要自己先提炼出需求。用Codex来做。拆解：流程：①理解需求→拆功能点→写成结构化md ②用Codex实现 ③再开一个Codex会话做code review。考点不是你代码写多好，是你能不能把模糊需求翻译成AI可执行的指令拆解来源：小红书 Product Engineer AI应用方向（一面）来源：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/efc599d387ea4bc1a3f91cb862466d1f

感觉这篇文章不错。https://blog.csdn.net/m0_56487684/article/details/160078286面试遇到这种题目还有别的建议吗

今天华为发了笔试通知，然后我直接点了同意；但是刷完题发现，考的更像是机器学习之类的，现在点放弃来得及吗？   求求人，告诉一下孩子吧

从研一开始，因为导师项目的原因，就经常去电网、科研院之类的单位开会、答辩；研二到研三，又因为项目，在某个军工研究所里驻场了一年多；毕业后入职了一家央企，到现在入职快要一年了，在央国企待的这些时间里，会有一个很大的感悟：人得越“尖酸”，日子往往过得越舒坦。一、为什么会变尖酸：这个环境本身就是个酸缸不知道其他在体制内或者央国企的朋友有没有同样的感受？刚入职那会儿，大家都想当个好好先生，说话客客气气，凡事积极配合，谁找你帮个忙都乐乐呵呵接下。但很快你就会发现，在一个本身就充斥着潜台词、冗长流程和低价值消耗的环境里，你越是温和、越想保持“正常”，反而越容易被反噬。有几个很典型的现象，很多人进来之前完全...