面试官人超好，最后主动给我讲了面试反馈建议，全程没有问八股，都是问的技术选型/ai发展等等，收获巨大，早点上次的阿里国际也去面面了（被我睡过头鸽掉了）秋招一定再冲一下阿里简单做一下自我介绍。为什么要做 RAG 知识库这个项目？项目技术选型为什么选用 MySQL、Redis、Kafka 这些组件？除了 ES 做向量检索，还了解其他实现方案吗？做 RAG 链路，社区有没有其他现成 / 流行的方案，有没有做过调研？项目中比较有挑战的地方是什么？数据清洗、日期提取这个问题是怎么发现的？为什么不自己部署一个模型，而是用 DeepSeek API？会结合实时检索内容发给大模型吗？是模型自身检索还是 age...

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...