本文按公司归类 AI 方向高频考察问题 + 面试要点。   字节 常考方向:题量大、节奏快;项目深挖 + 八股 + 手撕几乎必考;Agent / AI Coding / 大模型方向最近一年高频。 高频面试题: 项目深挖 / 简历  介绍一下你做过的最有挑战的 AI 项目  思路:选 1 个有 AI 含量(不是套壳)、有指标、有踩坑的项目；按「业务背景→技术方案→关键难点→指标」4 段讲,控制 2-3 分钟。   这个项目的核心难点是什么  思路:抓「非确定性」难点(评估难/数据难/对齐难/部署难),不要泛泛说「工程量大」。   选型为什么是这个方案?对比过哪些  思路:至少列 2 个候选方案 ...

这是为什么捏，SSOB上面沟通了几百次了，投简历也差不多投了二十几份，但是目前只收到了一个面试，是简历的问题吗？还是说我是重庆人，外地的公司不要我？

小米top2简历全挂（但我同学已oc）

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...