腾讯云智面试，没有手撕是不是KPI

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 问关于ReAct的知识，那几个模式有什么差别2. 给了一个场景，就是设计一个全自动化的agent进行AI漫剧创作，你会怎么设计？3. 为什么要引入父子索引？BM25引入的原因是什么，比例是怎么设置的，整个具体流程是怎样的，有没有做rerank操作？4. 如果做了rerank， rerank之后返回几个块？有没有做过一些验证来确保效果？5. rerank之后的topk截断是怎么实现的？为什么选这个k值，有没有考虑过其他方案？6. 讲一下上下文工程，还有记忆功能是怎么实现的。7. 讲一下LRU的原理和实现。8. 讲一下你项目agent框架9. langchain langgraph了解多少 你在你的项目中有使用吗10. 你做的agent响应这么快 你是否有工程优化 是什么11. chunk怎么切的 除了你这么切 还有别的办法吗12. 如果用滑动窗口 如何去重？13. 准确率提升是如何量化的14. 如果你切chunk的时候 第一个段落和第十个段落有联系你怎么做

1. 自我介绍2. 实习项目拷打3. shared_ptr 性能优于 unique_ptr 吗，为什么答案：一般来说不能这么说，绝大多数场景下 unique_ptr 比 shared_ptr 更轻量。unique_ptr 只有独占所有权，不需要维护引用计数，大小通常就是一个裸指针，移动也只是转移所有权。shared_ptr 需要额外的控制块来维护强引用和弱引用计数，多线程下还涉及原子操作，所以构造、拷贝、销毁成本都更高。只有在确实需要共享所有权的时候，shared_ptr 才有意义，而不是因为它“更高级”就优先使用。如果面试官继续追问，通常会往控制块、循环引用和 make_shared 上延伸...

各公司进展记录已挂腾讯：二面挂，项目架构设计问题没答到位阿里巴巴：笔试挂，编程题正确率不足流程中华为：简历初筛通过，等待笔试通知字节跳动：一面结束，等待二面邀约网易：刚投递，内推优先级较高已 oc 的某国企科技公司：软件工程岗，福利较好，已口头确认其他百度：投递后无反馈

AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...