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，...

三月底投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下改了一版新的，求大佬们看看

四个题,笔者睡过头了,只有1h时间,拼尽全力只答了2.45...本来想当怯战蜥蜴的,但是一想到下一次笔试在半个月后,这个恐怖的罚时让笔者不能接受,最后硬着上了...答的很烂,但是笔者真燃尽了...T1 95%有n个任务,要么占用a个token和b的时间,要么占用c的token和d的时间,任务可以不做现在有m的token和t的时间,问你最多能做多少个任务.由于实在没什么时间了,笔者写的dfs,意外发现好像是正解...但是只有95%是hyw???笔者代码这么烂的吗dfs常数巨大???T2 0%有m个槽位,每个槽位上放一个热度值.有n个新闻,每个新闻只能放在热度值 的范围内.最后问你最多能多少个新闻...