先跟大家说个核心原则：AI岗面试，基础概念是入场券，工程落地能力是核心，业务思维是最终录取的关键。面试官问的所有问题，本质上都是在判断：你能不能把AI技术落地到实际业务里，解决真实问题。下面我把所有问题分成4大类，从基础到高阶，全覆盖拆解。一、基础概念类：100%会问，送分题绝对不能丢分这类问题是面试的开胃菜，主要考察你对AI核心概念的理解，判断你有没有入了AI的门，绝对不能答得模棱两可。高频题目&满分答题思路什么是大模型幻觉？产生的根本原因是什么？避坑点：别只说“模型说假话”，要讲清楚本质，还要分维度说原因，体现你的深度理解。满分思路：先定义→大模型幻觉是指模型生成的内容，看似合理但...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

是个千人厂，没听过名字。1. 做一个自我介绍。2. 你这个项目和技术栈从哪里学的？有报辅导班嘛[答 都是是自己网上学的，学校教的东西没用]3. 我看了你放在github上的项目，前端也是你写的嘛[答 AI写的，90%精力用于后端开发，前端单纯用于作为后端逻辑的可视化技术验证(骗你的其实后端也是AI写的)]4. 好，你觉得这些技术栈研究得最深刻的是哪个[答 八股压根没背到后面，昨晚背了MySQL就说MySQL]5. 那讲一下MySQL的索引[答 从B+树选型一路吟唱到联合索引，索引失效]6. 联合索引ABC问题，AB走索引嘛，BC走索引嘛？BAC走索引嘛？A or B 走索引嘛[走，不走，走，不走。面试官点头说可以]7. 讲一下项目里Redission分布式锁实现8. Watchdog机制具体是怎么工作9. 消息队列有考虑过Kafka嘛，怎么选型的10. 你这个项目消息队列可能出现什么问题，怎么解决这个问题？[瞎扯没用的，被面试官引导答了视频处理可能产生消息堆积问题，然后开始吟唱]11. 文件分片自己写的还是用的什么框架?上传进度的Redis数据结构？上传的视频有多大?小分片大小？12. 项目里Redis会话记忆是啥意思？[面试官说不行，没人把这个全放Redis里[生气R]]13. 那这和直接查数据库有什么区别[扯了Token成本和解决幻觉问题之类的，给面试官听笑了，我最后也没绷住]14. 你平时是怎么使用AI coding的15. 算法，给了我一个leedcode链接，一看做过了。然后换了一道三数之和，也做过了。然后面试官说算了，让我讲讲思路吧反问:1.有什么需要提高的地方2.介绍一下部门业务有哪些这个面试官真的感官非常非常好，问问题还疯狂引导，感觉不会也会了。找实习  牛客AI配图神器#

从面试官的视角来看，所谓的“小技巧”往往不是候选人用来“作弊”的手段，而是那些能高效展示实力、降低沟通成本、体现工程素养的行为。作为面试官，我们在评估候选人时，内心其实有一套隐藏的评分表。以下是我们眼中真正加分的“小技巧”，以及我们如何看待某些常见的“套路”：一、我们最欣赏的“高光时刻” (真正的加分项)1. “先问后做”的工程直觉 (Clarification First)面试官心理：“我最怕那种拿到题就埋头狂写，写了半页纸才发现需求理解错了的人。这浪费大家时间。”加分技巧：在动手前，主动确认边界条件（输入为空？数据量多大？并发多高？）。主动询问业务场景（“这个功能是给内部运营用还是给 C ...