问个问题

面试题简述现有100只老虎和1只羊，规则是这样的：（1）老虎吃羊会变成羊（2）每只老虎都想吃羊，但更想活下去那么，请你分析一下，这100只老虎最终会不会吃羊，为什么？面试官想听的1、能否抽象出递归博弈模型2、是否能用演绎推理的方式层层推导3、在过程中保持逻辑自洽、有条理的表达面试回答举例首先，我会从少量老虎的情况入手，通过地推推理得出规律。1、当只有1只老虎，1只羊的情况下：这只老虎会吃羊，因为吃了之后变成羊，依然安全，没有别的老虎吃它。详情请参考：http://xhslink.com/o/2W8YC3klwYK由浅入深分析这类题的本质是逆向推理的递归博弈问题：每个参与者都理性、信息完全透明，...

很难受 二面出的算法没写出来

近期，多家出海上市的新兴科技企业背后，都浮现出同一个熟悉的身影——凭借《原神》风靡全球的米哈游。从股价持续走高的AI初创公司MiniMax，到即将登陆资本市场的潮玩品牌Suplay、社交平台Soul，这家以游戏发家的企业，早已跳出游戏圈的边界，成为资本市场不可忽视的“隐形投资方”。而这一系列布局的背后，既有丰厚的财务回报，更藏着米哈游突破游戏主业、抢占未来科技赛道的深层野心。最具代表性的莫过于AI企业MiniMax。作为近期资本市场的热门标的，MiniMax股价一路攀升，而其崛起离不开米哈游的早期鼎力扶持。MiniMax创始人闫俊杰与米哈游联合创始人刘伟同为上海交通大学校友，这份校友情谊成为双...

总结一下最近面试的 agent 实习面试，包括深信服，anker，minimax，万物云，吉比特整体感觉是：不再考 “你会不会用大模型”，而是考 “你能不能把 Agent 系统跑在真实工程里”。下面把我遇到的高频 Agent 面试题，按模块系统性总结一下，供后来者参考。一、Agent 在学术 / 工程上是如何拆分的？高频问题：Agent 在学术上由哪些部分组成？和普通 LLM 应用有什么区别？二、上下文工程 vs Prompt 工程（几乎必考）高频问题：上下文工程和提示词工程有什么区别？三、如何减少幻觉（Hallucination）高频问题：Agent 如何减少幻觉？在工业场景下怎么做？四、多 Agent / 多异步任务下，如何防止上下文污染？五、RAG 流程（几乎场场都有）六、MCP vs Tool / Function Calling七、工程基础Redis 为什么单线程？HTTPS 握手流程？经典算法（课程表 / 拓扑排序）SFT/PPO/DPO/GRPO 的区别，微调一个大模型的流程是什么样的？