做技术面试官这些年，经历过线下面试的严谨，也适应了线上面试的便捷。自从公司全面转为线上面试，虽然视频沟通少了些面对面的直观感，但对算法题作答来说，不管是候选人提交代码，还是我们校验结果，都比以前方便了不少。但是去年开始，我被一个新问题困扰——越来越多的候选人在面试中使用AI辅助。这事儿最让人纠结的地方在于，大多时候都只是“嫌疑”，没有实锤。你说直接判定为作弊吧，怕冤枉了品行端正的候选人；可要是在面试过程中直接点破，又容易引发投诉和舆情。更麻烦的是，由于这几位作弊的候选人，我们整个面试团队都会变得格外警惕。之后面试每一个人，都会下意识地寻找作弊的蛛丝马迹，眼神、语速、回答的流畅度，甚至是镜头外的...

1. 先做一下自我介绍2. 讲讲你做的这个项目这个项目可以设计成面向投研分析师的问答和报告辅助系统，支持财报解析、公告问答、指标对比和结论摘要。整体链路一般包括文档接入、结构化解析、分块索引、检索增强、模型生成和结果回溯。我主要负责的是文档清洗、分块策略、Embedding 入库、重排、长上下文裁剪和推理链路监控。项目里比较难的点在于文档质量参差不齐，表格、脚注和跨页内容很多，直接切分会严重影响召回效果，所以后面会专门做表格提取和层级切片。3. 怎么解决大事务问题，为什么会导致这些风险大事务的风险主要在于占锁时间长、回滚成本高、undo log 膨胀、主从延迟和数据库连接占用时间过久。尤其是在...