1.skills和tools是怎么区分的？2.skills真正的优点是什么？能做到什么？3.mcp的讲解？ mcp要定义接口的话，必须把参数那些都定义到上下文中，他是一个比较冗余的信息，会污染到上下文。正常的工具调用是不需要这些冗杂语义的，而skill会隔离这些东西在上下文里面会去隔离这些东西，不光是token消耗量。还有一个重点就是做到按需加载，渐进式加载的问题。4.长期记忆是怎么做的？用户的记忆属于实体记忆，实体记忆应该更偏向于关键词记忆，并非rag。5.接触过融合检索吗？融合检索是什么？6.混合检索的融合算法是什么样的？他的比重是什么样子的？有可能rag找回了top5，es召回了top5...

难道前端真的已经不行了？

灵神太强了，写力扣没这么爽过

项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...