Minimax AI应用开发一面 实习

给我面没招了,发点面经攒攒人品~
1.实习拷打
2.你们有没有遇到 Agent 之间“决策冲突”的情况?比如设计和代码生成不一致,是怎么解决的?
3.你们为什么选择“技术方案驱动”,而不是直接让 AI 从 PRD 出码?
4.你们 .catpaw/rules 这套知识库,和像 OpenClaw 这种基于 RAG 的 memory,有什么区别?
5.如果知识库内容过多,AI 也会有上下文压力,你们是怎么做裁剪或者命中的?
6.你们有没有做 embedding 检索?
7.如果知识库里的内容是错的或者过期了,会不会对 AI 产生误导?你们怎么治理这个问题?
8.在一个非常大的存量项目里(比如几十万行代码),你们是怎么让 AI 快速理解项目结构的?
9.你们现在 AI 出码留用率是 50%+,那剩下 50% 主要问题出在哪里?
10.在复杂业务场景下,AI 出码质量下降,你觉得是什么问题?
11.AI 有没有出现过“看起来对,但其实逻辑是错的”这种情况?
12.你们有没有做过代码 diff 级别的控制,比如限制 AI 修改范围?
13.你们基于 Playwright 做自动化测试,那测试用例是怎么保证覆盖率的?有没有评估指标?
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昨天 18:21
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北京科技大学 人工智能
岗位:大模型算法四道编程  做了三道  第四道两眼一黑第一题:有一辆货车,途径N个站点,车上初始货物量为initiaWeight,最大限额是maxWeight,每个站点要么装货(整数),如果装货之后大于最大限额就是危险了,比如说你现在车上6个,这一站要装4个,最大是9,6+4>9就不行,但是等于9是可以的,要么卸货(负数),如果目前装在的货物小于卸货要求,直接全部卸下,就是比如说你现在车上3个货物,这一站要写下来4个(-4),3-4=-1嘛不是,但是不可能没有硬卸,变为0就行,问你在安全装载状态下最长能连续经过几个站点非常简单的题,一遍96%,就没看了,直接下一道了第二道:有n门课,每门课有一个先修课,比如说2的先修课是1,那修完1才能修2,给你n门课的先修课序列,问你修完n门课要几学期,举个栗子:5门课  -1 1 2 1 -1(-1表示没有先修课)下标: A B C D E (为了不弄混,我先用字母表示)这个就是需要三个学期,第一学期:A和E,第二学期:B和D,第三学期:C这道题,怎么说呢,看到先修课我以为是输出拓扑排序,昨天才笔了一样的,结果写到一半发现不对,然后又重新写,然后这个序列是从1开始的,这个又浪费我好几轮,然后还有一开始理解错了,我以为序列是先修课有几个,比如说这个2,我本来以为是C的先修课有两个,我心想,那不就是3吗?选最大的+1得了呗,过了80%,我都傻了,后来发现我写的逻辑完全不是人家说的,最后是用了一个数组,先初始化为0 ,然后遍历,比如说A不需要先修课,那就是0,然后B要先修A,就是0(A的先修)+1,C要先修B,那就是1(B的先修)+1,这样然后遍历数组找到麻小,输出max+1应该是很简单的题,我先入为主浪费好多时间,最后是100%第三题有N个奖品,价值为vi,有俩包,一个物品只能放进一个包里,然后一个包里的奖品就,任意两个之间的价值差不能超过T,问你最多俩包能装多少奖品我用的最笨的方法——暴力  但是可能我的逻辑写的不对,只有15%然后换了一种N=6  T=3vi: 5 4 2 1 8 10先sort排序——1 2 4 5 8 10算从1开始,一个包能装多少,那就是 1 2 4,下标就是0 1 2,用了一个end数组,end[0]=2——记录从下表为0的奖品开始,能装的最后一个奖品的下标end[0]=2 —— 一个包能装3个  包1end[1]=3 —— 一个包能装3个  包2end[2]=3 —— 2个  包3end[3]=4 —— 2个  包4end[4]=5 —— 2个   包5end[5]=5 —— 1个  包6如果我选了包1,那么保证一个奖品不能出现在同一个包里,包2和3就不能选,然后选剩下包里最多的,这就是从奖品0开始装,最多能装多少,然后取最大有点饶了,我比较菜,正能想到这个方法了,只有60%第四题一笔画,且点不重复的情况下,在一幅图里最多从起到回到起点,最多一笔画能包含几个点手画个图,凑活看吧题目是说要city walk,实线是主干道,虚线是小路(P1),然后让你规划路线,答案是P2
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