快手春招

最近参加了几场Agent专项面，有个非常刁钻的趋势：面试官开始反思“过度智能化”的问题。比起炫耀模型的能力，他们更想看你作为开发者，如何处理资源边界与业务对齐。核心考点一：Token 经济学与“长效记忆”的取舍面试官常会问：“如果任务链路极长，上下文爆了怎么办？”别只回答“滑动窗口”或“向量检索”。现在的深度考点是“记忆的结构化存储”。考点： 你是否设计了类似计算机操作系统的“缓存交换”机制？深度回答： 聊聊如何将非结构化的对话，实时提取并更新到结构化的知识图谱或数据库中。这样Agent下一次读取的是“属性值”，而不是翻看几万字的聊天记录。这考查的是你对信息压缩率的控制能力。核心考点二：如何定...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

📍面试公司：阿里国际🕐面试时间：26.4.9-45分钟💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：非简历上的补充介绍构建向量与关键词混合检索的背景、具体实现逻辑，以及为何选择ES作为统一存储引擎而非独立向量数据库，以及ES如何存储向量化文本和文本的？向量与关键词检索的结果怎么处理的？针对混合检索效果的评估，你采用了哪些指标？当前评测方法存在什么局限性？后续计划如何构建更贴合水利业务的评估体系？在多格式文档解析环节，为何选用Apache Tika而非直接调用大模型进行解析与分块？这种选型背后考虑了哪些工程约束？介绍Redis Bitmap管理文件分片状态的作用。了解过业界的上下文记忆和多轮对话吗？...