米哈游26届校招-前端开发工程师（数据平台）

说真的，别再只会背 RAG、幻觉的基础定义了，我面 AI 岗挂的 5 次，全是栽在看似基础、实则一挖就深的问题上。最开始准备面试，我就背了背 “什么是 RAG”“幻觉怎么产生的”，以为就能应付，结果一面试就被问懵了。面试官根本不会只让你背定义，他会问：你说你懂 RAG，那你做的项目里，召回率只有 30%，你具体是怎么一步步优化的？每一步优化的指标提升了多少？你说能解决幻觉，那在多轮对话场景里，模型前后回答矛盾，你怎么处理？和单轮对话的解决方案有什么区别？你提了 MCP 协议，那它和传统的 API 调用有什么本质区别？实际项目里你用它解决了什么具体问题？踩过哪些坑？你说做过 AI Agent，那你的 Agent 在任务执行失败的时候，会怎么做错误重试和反思？具体的实现逻辑是什么？我才发现，面试官根本不关心你能不能背出定义，他关心的是你有没有真的做过、有没有真的踩过坑、有没有解决实际问题的能力。背出来的答案，和实战出来的答案，面试官一听就能听出来。后来调整了思路，不再死背知识点，而是把自己做的 demo、项目，从技术选型、踩过的坑、优化思路、数据指标，全拆解得明明白白，再去面试，基本都能对答如流。给所有面 AI 岗的牛友提个醒：别只背基础概念，面试官最爱问的，永远是基于实战的深挖问题。没有真实项目经验，就自己动手做个完整的 demo，把每一个技术点吃透，比背 100 道题都管用。

先跟大家说个核心原则：AI岗面试，基础概念是入场券，工程落地能力是核心，业务思维是最终录取的关键。面试官问的所有问题，本质上都是在判断：你能不能把AI技术落地到实际业务里，解决真实问题。下面我把所有问题分成4大类，从基础到高阶，全覆盖拆解。一、基础概念类：100%会问，送分题绝对不能丢分这类问题是面试的开胃菜，主要考察你对AI核心概念的理解，判断你有没有入了AI的门，绝对不能答得模棱两可。高频题目&满分答题思路什么是大模型幻觉？产生的根本原因是什么？避坑点：别只说“模型说假话”，要讲清楚本质，还要分维度说原因，体现你的深度理解。满分思路：先定义→大模型幻觉是指模型生成的内容，看似合理但...

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.React的Fiber架构是如何优化大模型流式输出时的UI渲染的?2.在处理AI返回的Markdown内容时，如何防止XSS攻击?3.如何实现一个高性能的AI聊天长列表?4.谈谈你在项目中是如何管理Prompt模板以及AI状态流的。5.AI流式输出(Streaming)过程中，如果前端渲染跟不上后端推送速度，你会如何处理?6.如何实现AI绘图场景中的局部重绘(Inpaint)功能?7.你们是如何监控AI云平台的性能指标的?8.介绍一个你处理过的最复杂的AI相关前端问题。

985，算法方向，26届。经常有同学问我怎么同时保证刷题质量和投递数量，记录一下我的安排，不一定适合所有人，供参考。 核心思路：把投递流程里的重复劳动批量化 算法岗刷题需要长时间专注，被碎片化打断很难进入状态。所以我把投递流程拆开：信息性工作批量处理，把脑力留给刷题。 减少填表时间 用了牛客网申助手，个人信息录入一次，之后各家网申页面自动填写。截至目前投了43家，装插件之前手动填了约15家，装了之后28家基本自动。按平均每家省6分钟算，节省约2.5小时，这些时间都用来刷题了。 这不是大的时间节省，但填表这种低价值重复工作没必要消耗时间，工具能解决的交给工具。 固定投递时段 每天晚8点-9点处理...