面试反问可见一斑

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.你的AI项目的亮点是什么?2.上下文压缩算法的触发条件3.长任务(执行几天，步骤很多)在你的项目中是怎么做的?4.有了解claudeCode的Hook机制功能知道嘛?解释一下5.装饰器设计模式和代码设计模式6.看过Springboot/Spring的源码嘛?里面用到了哪些设计模式7.mysql的锁有哪些?8.讲一下乐观锁和悲观锁手撕:一道原创题，大致题意:给定一个链表"head={4,2,8}和 一课二叉树 root=Rn{1,4,4,1,2,null,2,null,null,nul1,2,8,2,1,null,null,null,null,8,null,null}(貌似是这样的)判断一下这课树中存不存在一条路径和链表是一样的。

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

好难，分享面经攒人品。· 在Agent知识闭环中，如何设计决定哪些信息进入向量数据库（长期记忆）、哪些进入上下文窗口（短期记忆）、哪些直接转化为模型权重的元记忆？· 当对话轮数较多且上下文窗口严重不足时，如何在不丢失初始Attention Sink的前提下保持生成的连贯性？· 详细讲讲你设计的Agent是如何实现的？在“推理-行动”循环中，如何设计来纠正逻辑塌缩或无效工具调用？· MCP与传统Agent Skills的区别是什么？如何实现在多智能体环境中动态发现并注册跨协议工具？· 在电商或导购场景下，用户的请求往往高度模糊，Agent如何精准理解这种需求？· 如何设计一套“主动澄清”决策逻辑？什么情况下Agent应该反问用户，什么情况下应该结合历史画像强行推断？· 针对包含3个以上工具调用且高频请求的任务，通过什么方式可以压低系统整体的端到端延迟？· 如何衡量Agent的Planning能力 vs Hallucination Rate？请列举具体的量化评估指标或自动化评估框架。· 在多Agent协作系统中，不同Agent之间的记忆如何实现隔离与共享？如何避免不同工具间的上下文污染？· Token过长导致的Attention稀释现象为什么会导致Agent的指令遵循能力下降？· 摘要总结往往会丢失关键细节，在长文本Agent中一般怎么处理这一块？· 当候选工具超过100个时，如何设计路由策略？怎么解决检索过程中的召回偏差？· 在Agent多轮对话任务中，标准Attention机制的平方复杂度在工程落地主要引发了哪些问题？· 目前有哪些机制可以缓解模型在上下文对话里的“信息遗忘”现象？当对话轮数很多、上下文窗口不够时，有哪些处理策略？· 为什么在复杂的Agent闭环场景中，仅靠RAG无法彻底解决幻觉问题？模型幻觉在电商这种强事实性场景里怎么治理？这个问题很现实。比如用户咨询某款运动鞋：“这款鞋参加今晚的‘满300减50’活动吗？”如果模型产生幻觉，随口答复，而实际该品牌属于不参加活动的黑名单商家。一旦用户下单后发现没减钱，就会产生大规模的退货和客诉。· 面对模型在Agent执行过程中出现的循环调用或陷入思维死循环问题，有哪些解决方法？· GraphRAG在处理Agent复杂关联查询时的优势在哪里？· 任务执行远大于单次Token限制时，如何设计以支持断点继续生成？· 设计一个智能导购助手Agent？描述其感知、规划、记忆和执行四大模块在分布式架构下的协同逻辑。

python数据工程实习生。一二面都挺顺，面完几小时就发下一面。三面（数据工程负责人）：自我介绍、项目亮点、具体细节点。杭州ok吗？在哪，哪人。然后面试官就自己说这岗位需求是什么，技术栈是什么，环境啥的，又说目前ETL需求不是很多，主要是做后台的服务搭建，数据治理。说目前看我是没有这方面经验的。面试官：“然后看到其实在数仓层面…（突然转问）你这些项目都是网上down的还是github找的？”。我说是课设。面试官：“我就说嘛，这个几个东西这么来的”。（😱这何意味啊。。）然后就说我不太符合他们的需求，不知道我的简历怎么推到他那里的，还要跟下hr说一下。。四非本大数据太难了😭😭好迷茫，不知道往哪个方向走了。跪求大佬们指点！