2025.12.30 非凸科技 hr面 15min

本人现在日常实习一个月了，golang后端，但是来了就写的py的ai agent项目，上游业务是go写的，下游是py写的，主体是语音对话，流程是语音识别（stt）、llm、tts。我之前也没学过ai方面的，想问问ai方面的要学习什么呢，我现在除了项目业务流程其他的一概不知，目前的项目更像是ai工作流，人设定执行流程，按asr、llm、tts的顺序调大模型，不是传统agent，这种情况要为将来的面试准备什么呢

实习的公司有转正吗，校招什么时候开始？TCP的特点？三次握手确认了什么？三次握手的细节？大概讲一下拥塞控制大概讲一下流量控制整个网络过程，进行一次传输的时候，传输数据量大小由什么决定追问：有没有其他的值？网络请求的数据从原机器到目标机器中间的过程？追问：可以更详细一点吗？比如涉及到这个网络层，然后网咯层里面每一层是怎么处理的，每一层做了什么工作？大致介绍一下java里的线程池ThreadLocal为什么内存泄漏追问：ThreadLocal 的GC Root是什么对象大致介绍下乐观锁和悲观锁追问：分别应用场景是什么在JUC里基于AQS实现了哪些工具类追问：其他工具类，不一定基于AQS追问：Lis...

先说结论，我认为AI 并没有偷走我们的思考，反而帮我们把思考的重心，从怎么实现抬到了为什么这么实现。以前遇到技术难题，比如排查分布式事务的 bug，可能得去翻遍论坛、啃完几篇源码解析，才能摸到一点门道，大部分时间都耗在找答案的低效率环节。现在可以把报错日志、代码片段丢给 AI，让它快速列出可能的原因和解决方案。但不建议直接照搬，而是把 AI 给的思路当成解题线索—— 它说可能是 Seata 的事务模式配置错了，我就去深挖 AT 模式和 TCC 模式的底层差异；它说可以用 Redis 分布式锁规避问题，我就去研究锁的过期策略和重入机制。AI 省掉了试错的时间成本，可以帮助我们养成追根溯源的习惯。以前写代码，满足于功能能跑就行；现在拿到 AI 生成的 CRUD 代码，我们应该下意识琢磨：这段代码有没有考虑高并发场景？索引设计是否合理？有没有更优雅的设计模式可以重构？有人说，依赖 AI 会让人变懒，思维变浅。但我认为，AI 更像是一个高效的助手，它可以帮助我们砍掉重复劳动的枝叶，让开发者有精力去深耕技术的根。真正的思考，从来不是从零开始的摸索，而是站在工具的肩膀上，去探索更深处的逻辑与价值。

三棵树ai测评行为能力1.请做一段自我介绍，说说你的教育背景，实习经验等，用时不超过5分钟。2.在你的学习和项目经历中，你似乎经常面临时间紧迫、任务繁重的挑战，能否分享一个具体的例子，描述一下在面对这些压力时，你如何管理和应对及最终达成目标的。3.你参与的这个项目最终的成果如何，你的成果得到了哪些方面的认可和表彰。4.回忆一下在你的学习或实习经历中，有一次你主动追求极致，把事情做到最好的例子，你当时究竟做了什么，为什么选择这么做，怎么证明这件事已经做到了最好。5.请回忆一个在团队工作里，你和团队成员没能达成一致意见的情况，当时你具体是怎么做的，说了什么去影响对方，最后结果是怎样的呢？6.从你的...