虎鲸文娱27暑期JAVA岗一面神奇秒挂

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目拷打，穿插八股1. agentic rag 和传统 rag 的区别？2. 项目里的 agent 都调用了哪些工具？3. 如何保证 rag 召回信息的质量？4. 在线爬取是用的什么 api？5. 怎么保证模型的输出不产生幻觉？6. 对于细粒度的问题，你这套粗粒度快速定位➕细粒度精确检索的方案还有效吗？7. rag 召回率 90%，badcase 都是什么问题，具体是哪个环节导致的？有想过怎么优化吗？8. 整个系统中使用的模型有做训练吗？还是调的 api？9. agent 调用工具这个过程是怎么优化的？10. 合成数据是怎么做的，如何保证多样性？11. lora 微调的原理，为什么小部分参数就能成功？12. 你训练的时候主要调了哪些参数，最终比较适合的参数是多少？13. 全量微调的劣势是什么？既然容易灾难性遗忘，有什么方法能够保证能尽可能保留模型原始能力，并让其迁移到新任务上14. self-attention 的公式是什么？QKV 各是什么意思？15. 模型生成时的temperature 是干嘛的，原理是什么，什么场景用什么值？最后手撕：lc hot100 trick题“ 寻找重复数”的升级版，重复数不止一个

我觉得目前最好用的 AI 编程工具是 OpenAI Codex。相比传统的代码补全工具，它更像一个“可以接任务的 AI 工程师”，不仅能写代码，还能理解项目结构、修复 Bug、生成测试，甚至直接参与完整的软件开发流程。在实际使用中，Codex 的优势主要体现在效率和完整性上。你只需要描述需求，它就可以从实现功能到调试优化一并完成，大幅减少重复劳动。同时，它支持在终端、编辑器和云端多种环境中使用，还能并行处理多个任务，让开发节奏明显加快。总体来说，Codex 已经不只是“辅助工具”，而是正在改变编程方式的生产力工具。对于开发者来说，用好它，本质上是在学会如何和一个高效的“AI搭档”协作。

最近拿到了腾讯的推荐架构开发的offer，用c++。本java仔害怕后续的跳槽发展之类的，有人解答吗

上周五，我隔壁组的前端同事被优化了。不是因为能力不行，是因为他的岗位被AI工具替代了。老板的原话是："现在用AI工具，一个人能干原来三个人的活。"说实话，那一刻我后背有点凉。因为我也是前端。当天晚上我失眠了，反复在想一个问题：前端真的会慢慢被AI取代吗？想了很久，我的结论是：会取代一部分，但不会全部。AI能取代的，是那些重复性的、模板化的工作。比如写个登录页、调个CSS动画、根据UI稿输出静态页面——这些AI已经能做得很好了，而且效率比人高太多。但AI取代不了的，是业务理解力和复杂系统设计能力。比如，一个电商大促活动页，前端要和技术、产品、设计、运营多方协作，理解业务目标，...