项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

先给核心结论：Agent面试的核心逻辑，永远是「基础概念验证→落地能力验证→思考深度验证」，所有的问题都围绕这三层展开，面试官不是看你背了多少概念，是看你有没有真的把Agent用起来、有没有解决过真实的落地问题。下面分6大模块，把Agent面试的高频问题、回答核心要点、加分技巧，全给大家讲透，建议收藏。一、基础概念必问题（面试开场第一道门槛，答错直接凉）这类题是面试的敲门砖，主要验证你对Agent有没有基础认知，答错了基本一面就挂，回答核心是「讲清本质，结合自己的理解，别只背概念」。你理解的AI Agent是什么？和大模型对话、RAG应用有什么本质区别？1. 核心定义：AI Agent是能感知...