项目经历之外，也问了基础和端侧 AI Agent 理解这场高通一面整体给我的感觉是，节奏比较平，先从自我介绍和项目经历展开，然后慢慢转到计算机基础、Agent 理解、岗位匹配度和实习安排这些内容。不是那种一上来就连续追问很深的底层细节，更像是在确认你的背景是不是和岗位方向对得上，以及你是不是具备继续做这类工作的基础。开头还是常规自我介绍。我主要讲了自己现在做的方向，包括 AI Infra、底层性能优化、算子开发、图优化这些，也讲了在一段 GPU 软件栈相关实习里做过的几类事情，比如算子性能优化、算子融合、稳定性问题排查，以及在学校里做过的一个量化推理 runtime 小项目。这里我还是尽量把重...

已拉黑：美团，百度，米哈游已点赞：快手，网易，众安，字节跳动，蚂蚁ttl：3.16投递-3.25 一面-3.30 二面-3.31 hr面-4.2 oc

1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做的这个平台，重点说难点 解决了什么问题这个项目的核心不是“把文档喂给模型”，而是先把不同来源的材料转成可稳定检索、可引用、可更新的知识单元。整体架构一般包括文档接入、格式解析、结构抽取、分块与向量化、倒排索引、重排服务、回答生成和引用回填。我负责的部分主要是 chunk pipeline、索引写入和查询编排。难点主要在复杂文档结构，比如目录、页眉页脚、跨页表格、附件引用和条款层级，如果直接按长度切块，召回会很乱，模型也很容易把不同证据拼错。 def build_index(doc): blocks = parse_document(doc) chunks =...