AI面试问题

1、自我介绍2、项目介绍3、离线数据处理咋做的离线数据处理我一般会按“采集、清洗、标准化、切分、标注、校验、入库”这条链路来做。先把多来源数据接进来，比如文档、表格、对话日志、接口结果、历史工单，然后做编码统一、去重、去噪、脏字段修复和无效样本过滤。对于文本类数据，还要做特殊符号清理、HTML 去标签、分段切分、敏感信息脱敏和元信息补全。如果是训练数据，还会进一步做 schema 对齐，比如统一成 instruction / input / output，或者统一成多轮消息格式 messages=[{role, content}]。如果是 RAG 知识数据，就会做 chunk 切分、标题挂载、...

Agent的本质是“让大模型按业务逻辑执行”，这不就是游戏后端一直在做的“行为树”和“状态机”吗？，现在主流的Agent框架（如LangGraph、AutoGen），核心都是“图结构+节点执行”，和我们做游戏服务器里“有限状态机”处理玩家行为的思路几乎同构。Agent最难的不是调用API，而是“异常处理”——当AI跑偏了怎么兜底、超时了怎么重试、上下文太长怎么截断，这些“工程稳定性”的东西，后端开发太熟了。

1、自我介绍2、如果让你设计一个可回放、可调试、可审计的 Agent Runtime，你会怎么做一个真正能在线上稳定运行的 Agent Runtime，不应该只是“模型 + 工具调用”这么简单，而应该是一个有状态机、有事件日志、有回放能力的执行系统。我会把它拆成几个核心模块：任务上下文、Planner、Executor、Tool Adapter、State Store、Event Log、Policy Engine 和 Replay Engine。任务执行时，不是把所有中间过程都放在 Prompt 里，而是把关键状态结构化存储。比如当前步骤、已完成动作、失败次数、工具返回摘要、等待确认事项、上...

今年校招打了快一个月笔试，麻了。然后刷到米哈游有游戏程序和测试的线下面试专场——免笔试免初面啊！我去填完问卷网申直接约面……我怎么没早看到……看到之后火速报名了，希望老米捞捞我，离我最近的城市在月底就要开面试场了orz给各位大佬一起分享报名链接👉https://v.wjx.cn/vm/OpNPE4G.aspx#场次很多，北上广杭州深圳武汉西安都有应届26届和实习27/28届都可以报，赶紧冲了（分享攒人品，大家都上岸）