2026年7月28日
实时 AI 面试只谈模型不谈成本和延迟，为什么很难过追问
实时 AI 的高分答案先定义质量底线和用户可感知的等待预算，再用匹配工作负载的实验选择模型、上下文、缓存、流式输出、路由与降级策略。
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2026年7月28日
LLM 评估工程师面试：指标、人评和 LLM-as-a-Judge 一追问就分高下
LLM 评估工程师的强答案从产品决策出发，建立代表性数据集、可审计 rubric、人评与模型裁判校准、失败切片和回归门槛。
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2026年7月28日
Agent 一次改 12 个文件，面试官真正看的是你能不能控制范围
Agent 多文件任务的范围控制法：先圈定允许触碰与必须保护的区域，再按依赖检查 Diff，发现漂移就叫停、分类和撤销。
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2026年7月28日
Coding Agent 面试遇到 Prompt Injection：信任、权限与现场止损
Coding Agent 的 Prompt Injection 防守重点不是识别某句坏话，而是让仓库与工具内容始终处于低信任层，并把权限与事故影响收窄。
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2026年7月28日
AI 给了答案你却拒绝：这可能是面试里最强的工程判断信号
拒绝 AI 建议不是唱反调，而是指出被破坏的约束，用最小证据证明风险，再给出保留目标的可验证替代方案。
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2026年7月28日
面对真实仓库：Plan–Build–Review 面试题到底怎么考
一套适用于仓库型编程面试的 Plan–Build–Review 工作法：先读约束和现有模式，再让 Agent 做最小改动，最后用 Diff、测试和残余风险说明接管结果。
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2026年7月28日
Single-Agent 还是 Multi-Agent？面试里真正考的不是 Agent 数量
多 Agent 只有在专业化、并行或隔离带来的可测收益超过协调、延迟、成本、评估与故障复杂度时才值得采用，Agent 数量本身不是架构成熟度。
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2026年7月28日
AI 初筛的 60 秒回答：既让机器读懂，又不能像背稿
60 秒是一种编辑练习，不是平台通用限制；它迫使候选人先说相关性，再交付一项动作证据和一个有边界的结果。
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2026年7月28日
AI 可能如何辅助公共就业服务：候选人会遇到哪些环节
研究提出 AI 可辅助公共就业服务中的匹配、画像、指导、分流与服务交付，但候选人必须区分辅助功能与资格、招聘决定，并保留人工帮助和数据更正渠道。
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