发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.小米强调“人车家全生态”。请构思一个具体场景，实现手机、智能家居与车机基于AI深度协同。描述其技术链路与核心体验亮点2.“舱内感知”是热点。除了基础疲劳监测，如何利用舱内视觉、语音等多模态AI，创造更有价值的个性化服务或情感化交互？请提出你的产品构想3.作为行业后来者，小米汽车在智能驾驶体验上应追求何种差异化？是从“极致性能”、“场景深耕”还是“人机共驾体验”上突破？阐述你的观点4.智能驾驶系统“人机交互”至关重要。如何设计一套AI驱动、用于传达系统状态、能力和边界的交互体系，以建立用户信任，避免滥用或误用？5.汽车AI模型面临车规级芯片算力、功耗和实时性的严格约束。以“城市NOA中的预测规划模型”为例，阐述开发中，产品经理需要协同算法和工程团队，在性能、效率和泛化能力上做出哪些关键权衡？6.“端云融合”是趋势。请划分智能座舱或智能驾驶中，哪些AI能力必须部署在车端以确保实时可靠，哪些可以借助云端实现持续进化？你的核心判断标准是什么？7.智能汽车的进化高度依赖“数据驱动”。请描述你理想中，一个智能驾驶功能从车端数据采集、问题挖掘、模型优化到OTA升级的完整“数据闭环”产品方案8.如何定义智能驾驶功能的“安全验收标准”和“体验验收标准”？当两者在测试中发生冲突时，如何处理？9.智能驾驶软件付费订阅已成为趋势。你认为小米汽车的智能驾驶服务应采用何种订阅策略？如何设计免费体验包，以最大化转化率？10。除了开车和坐车，智能汽车还可能成为哪些AI服务的载体或入口？请提出一个具有想象力的商业化产品概念

1. 先做一个简短的自我介绍，重点讲你和 AI 应用开发最相关的经历2. 讲一下你做的这个Agent项目介绍一下核心链路一般是用户输入问题后，先做意图识别，再判断是走直接生成、知识检索还是工具调用。技术上可以拆成接入层、编排层、检索层、模型层和观测层。编排层负责 Prompt 模板、上下文管理和工具路由；检索层负责文档切片、向量检索、关键词检索和重排；模型层负责对接通用大模型和总结模型；观测层负责 trace、耗时、召回质量和最终答案质量。 public Answer handle(QueryReq req) { Intent intent = intentService.detect(req...

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 你有没有接触过自动化测试？了解哪些测试框架（Python 或其他语言）？2. 你在A公司做的 AI 平台整体是干什么的？3. 你说的孤儿资源清理具体是怎么实现的？4. 你是怎么判断一个资源是孤儿资源的？5. 这个过程是基于全量扫描，还是事件驱动？具体怎么做的？6. Watch 和数据库同步这一套是怎么设计的？有没有一致性问题？7. 你的事件处理链路是怎样的？有没有用 Kafka？为什么用 / 不用？8. 你在B公司做的 Agent 核心是做什么的？解决了什么问题？9. 这个 Agent 实际是在部署什么？是服务、脚本还是其他东西？10. Agent 是中心化部署还是每台机器一个？为什么这么设计？11. Agent 和 Jenkins 的关系是什么？谁负责调度，谁负责执行？12. Agent 的所有动作是不是最终都是通过 Jenkins 来执行的？13. Jenkins 执行完之后，怎么和 Agent 做状态同步或结果回传？14. 既然 Jenkins 本身就能做自动化，为什么还要做一个 Agent？15. 用户在 Jenkins 上最容易填错哪些参数？为什么？16. 能不能完全不让用户填参数，让系统自动完成？为什么做不到？17. 如果 Jenkins 已经可以完成这些事情，引入 Agent / AI 的价值在哪里？18. 如果让你设计一个自动拉日志的 Agent，你整体流程是怎样的？19. 有3台Linux机器，日志路径不统一，而且是二进制日志，需要解析，你怎么设计？20. IP/Port 固定，但 SSH 密码会随软件版本变化，这个你怎么处理？21. 不同业务的人要不同日志路径，你怎么做管理？22. 用户不愿意维护配置表，你怎么让用户输入，同时系统自动沉淀规则？23. 日志解析涉及不同格式、工具、版本，这一块怎么设计？24. 如果这个 Agent 要扩展到自动检测、排障、自动化能力，架构怎么演进？25. 在完全没有规范流程、系统很混乱的情况下，你怎么落地这个 Agent？手撕：第二大的数字，不能用既有函数。

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