AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

自我介绍实习B 平台 针对需要不断接入新模型，做了哪些优化目前接入多少模型如何控制并发，以保证不超过模型频控限制八股简单说一下 JAVA 中的垃圾回收机制算法小于 n 的最大数：给定一个数 n，如 23121；给定一组数字 A 如 {2, 4, 9}，求由 A 中元素组成的、小于 n 的最大数，如小于 23121 的最大数为 22999其他你最近了解的 ai 最新进展了解 skills 或 mcp 的概念吗OpenClaw 最近听说了吗