浪潮提前批oc

27届后端岗，今天面了个深圳，百人厂，面试20min，面试官没开摄像头。没让自我介绍，上来就查户口，家里情况有无兄弟姐妹...然后呢，问我高考分数，为什么考xx大学，接着问求职规划。有聊一下ai使用的情况和当下的市场环境，问我了解4A吗，我说没了解过，他介绍了一边4A给我听，然后让我复述一遍。并给他们的重要程度做个排序。反问环节：1.问业务，做半导体风控的。2.有无对实习生有技术上的支持和模型的配置。（这点我自己摸索出来的我觉得很好，说一下自己使用ai用哪些配置，聊投机了面试官说不定会让你谈谈使用感受和经验，让他感觉你真的用过）。3.薪资-开4000，有住宿。不太懂这是kpi面，还是厂真的确认...

项目代码黑马点评，ai优化了一下，加了几个点agent项目也是比较简单玩具的一个项目。代码能力实在不怎么熟练，光去看八股了，算法的话，目前刷了两遍hot100和部分的150的题目面后端的话，直接对着大厂暑期实习冲吗，海投那样吗？求大佬点评点评

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...