别再只会调API了，这几个AI面试题真的会问到“CPU冒烟”

之前参加过几次AI相关的面试，本以为会考考算法、聊聊大模型架构，结果面试官一个比一个务实，全盯着“落地”两个字狂轰乱炸。如果你还觉得AI面试只是聊聊ChatGPT怎么用，那可能真要吃大亏。

分享几个我被问到的高频问题，大家感受一下：

1. “你说你平时用AI写代码，那你怎么证明它提高效率了？”
这题最忌讳回答“感觉快了”。面试官想听的是具体的度量标准：是需求交付周期缩短了？还是单元测试覆盖率提高了？我当时的回答是结合了PR的过审速度，以及在处理枯燥的样板代码时节省的时间占比。

2. “AI幻觉怎么降低？别光说调Prompt。”
这是最硬核的一题。除了写好Prompt，面试官更看重你懂不懂RAG或者小模型微调。我结合了自己的经验，聊了聊如何通过引入“官方文档知识库”来强制约束AI，以及如何设置Checklist让AI在输出前自检。

3. “如果不准用通用榜单，你怎么给你的Agent建评测集？”
面试官想看你有没有建立“业务金标准”的能力。我的思路是：从线上日志抽取真实Bad Case，手动标注出一套包含“输入-预期输出-关键逻辑点”的黄金集，并用另一台LLM作为“裁判”进行自动化打分。

此外，还有以下这些：

4. 模型长程记忆的局限性： 业务逻辑太长，AI忘了前面的上下文怎么办？

5. Token成本控制： 效果和钱之间怎么平衡？

6. 多Agent协作的问题怎么处理？

等等......

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