以牛客上的题目为例，如果是找嵌入式相关的工作（偏底层的），C语言和Linux这两个题库是必刷的，链接如下：C语言：https://www.nowcoder.com/exam/test/95003810/detail?examPageSource=Intelligent&judgmentIntercept=0&pid=66212411&testCallback=https%3A%2F%2Fwww.nowcoder.com%2Fexam%2Fintelligent%3FquestionJobId%3D3%26subTabName%3Dintelligent_page&testclass=%E9%80%9A%E4%BF%A1%2F%E7%A1%AC%E4%BB%B6Linux：https://www.nowcoder.com/exam/test/95003822/detail?examPageSource=Intelligent&judgmentIntercept=0&pid=66212420&testCallback=https%3A%2F%2Fwww.nowcoder.com%2Fexam%2Fintelligent%3FquestionJobId%3D3%26subTabName%3Dintelligent_page%26tagId%3D273590&testclass=%E9%80%9A%E4%BF%A1%2F%E7%A1%AC%E4%BB%B6以我自己举例，我当时实习上下班地铁的通勤时间都在一个小时左右，在地铁上没事的时候我就会拿着手机刷这些题库。到了公司第一件事就是先把这些题库自己不懂的、错误的、模糊的知识点整理到自己的笔记中，然后再开始实习办公。把这些刷完并掌握可以大大巩固你自己的基础知识，尤其对于匆忙转到嵌入式或者经验比较少的，基础就显得更加重要了。其中有些很经典的题或者说知识点，在面试中会经常问到你，这时候你答不上来或者答错了给人的印象就会比较差了。当然，需要注意的是，由于题目众多，有些题目是比较复杂或者偏僻的，这时候需要你有自己的节奏和判断，有选择地去掌握。包括到有些选择题其实是考你代码逻辑，那你觉得比较重要的或者比较巧妙的代码，都可以记录到自己的笔记中多回顾，比如判断一个数的二级制中一的个数、位运算、类型溢出等。这些东西不仅是笔试中会经常遇到，面试中也很有可能会被问到。

家人们谁懂啊！面了快 10 家 AI 公司，我现在对 AI 面已经有 PTSD 了。本来以为 AI 岗面试，顶多问问技术、聊聊项目，结果面下来，各种离谱问题、奇葩操作，给我整得人都麻了，今天必须来吐槽一波！第一个要吐槽的，就是无底线的项目连环拷打，真的能给你问到祖坟里去。我简历里写了用 LangChain 做了个企业知识库，结果面试官从 “用的什么向量数据库” 开始问，一路追问到 “向量数据库的底层索引结构是什么？”“你用的分块策略，chunk size 为什么设 512？设 256 和 1024 分别会有什么影响？你做过对照测试吗？”“检索的时候用的什么召回策略？top k 设的多少？为什么？”我当时人都傻了，我一个实习生做项目，能跑通、能解决问题就不错了，谁没事给每个参数做几十组对照测试啊？问到最后，面试官还来了一句 “你这项目就是跟着教程拼了个 demo，根本没自己的思考”，我当场就想怼回去，合着你们招实习生，是要招个大模型架构师是吧？第二个要吐槽的，就是背的全不考，考的全没背，主打一个措手不及。我面试前熬了好几个通宵，把 Transformer 的计算过程、RAG 的优化手段、Agent 的框架全背熟了，结果面试官上来就问：“你觉得现在 AI Agent 落地最大的问题是什么？给你 10 分钟，设计一个能落地的企业级 Agent 方案，讲一下你的思路。”我当时脑子一片空白，背的概念一个都用不上，只能硬着头皮瞎扯，讲完面试官直接皱眉头，场面尴尬到能用脚抠出三室一厅。还有更离谱的，面一家小公司，面试官全程不问技术，就盯着问 “你觉得 OpenClaw 为什么能火？它的商业逻辑是什么？”“你觉得大模型未来 3 年的发展趋势是什么？”“如果让你创业做 AI 产品，你会做什么方向？”我面的是开发岗啊大哥！不是产品岗、不是战略岗！问这些东西，是想让我来当 CEO 吗？第三个要吐槽的，就是拿应届生当资深专家面，要求离谱到极致。我面某大厂的 AI 实习岗，JD 上写着 “本科及以上，有 Python 基础，了解大模型应用开发即可”，结果面试的时候，直接问我大模型分布式训练的显存优化方案，还有 INT4 量化的底层原理，甚至问我 Transformer 的 CUDA 加速优化怎么做。我当时直接懵了，我说我面的是实习岗，这些底层研发的内容，我确实没深入接触过，结果面试官来了一句 “现在应届生做 AI，这些不都是基础吗？”我真的服了，合着你们 JD 上的要求，都是写着玩的是吧？基础岗的薪资，要求专家级的能力，咋不上天呢？还有各种离谱的小问题，比如 “用一句话给我奶奶讲明白什么是大模型”“如果大模型出现了幻觉，给用户造成了损失，你觉得该谁负责？”，面到最后我已经麻木了，心里只有一个想法：赶紧结束吧，这班谁爱上谁上。吐槽归吐槽，面了这么多场也总结出来了，现在的 AI 面，早就不是背几个概念就能过关的了。面试官越来越看重你有没有真的动手做过，有没有自己的思考，而不是只会当一个 “调参侠”“demo 工程师”。

实现一个工厂函数，满足 on.once.emit 三个核心方法。（通信）实现一个，比较编辑前后商品列表，找出哪些商品是新增，哪些商品被去除，哪些字段被修改了。（diff）多个模块可能同时请求同一接口，需要避免重复请求并缓存结果，同时对慢请求做超时保护。（promise）

春招笔试里，最难的当属某头部大厂 AI 岗笔试，至今想起来仍觉得压力拉满。不仅算法题逻辑刁钻、时间极度紧张，还要结合大模型知识答综合题，编程与专业理论双重考核，做到后半段直接头脑发懵。建议大家提前按模块刷题，模拟笔试计时训练，遇到难题先跳过不纠结。每场难考都当成实战复盘，整理高频考点，慢慢适应节奏，再难的笔试也能逐步找到应对思路。