Q1 · 机器学习基础
精确率（Precision）和召回率（Recall），让你二选一时怎么选？
看漏掉一个的代价和错抓一个的代价，哪个更贵。精确率高＝报上来的基本都对（少误伤）；召回率高＝该抓的基本没漏。风控、疾病筛查、内容审核优先召回；推荐、自动外呼这类打扰用户的优先精确率。答前先反问业务场景——直接说「我选 F1」是最没信息量的答案。
Q2 · 岗位认知
突然冒出来的「AI 全栈工程师」是什么岗？和普通全栈差在哪？
普通全栈是前端＋后端一个人打通，AI 全栈是「模型能力＋应用工程」一个人打通。本月字节、腾讯 2027 校招新上的岗位名，实际要求通常是：会调模型 API 与做上下文设计、会搭 RAG 与 Agent、能自己部署上线并盯住成本和延迟。对转行的应用开发者是友好信号——它要端到端交付能力，不是发论文。
Q3 · 大模型基础
模型为什么会一本正经胡说八道？工程上能压到多低？
因为它本质在预测「下一个词最可能是什么」，而不是在查证「这事是不是真的」——通顺和正确是两回事，所以幻觉不能根除，只能压制和兜住。常规组合：给权威资料（RAG）、要求逐句给出处、关键字段程序化校验、允许它回答「不知道」。别答「换个更好的模型就没了」。
Q4 · 行为面新趋势
面试官问「你这个项目 / 这份作业，是不是 AI 做的？」怎么答？
大方承认用了，然后把重点放在你的判断上。藏着掖着反而扣分——多家大厂已把「会用 AI」写进人才标准。说清哪部分交给 AI（初稿、样板代码、查资料）、哪部分你自己定（问题定义、方案取舍、最终校验），再举一个你否决 AI 建议的例子，这题就从陷阱变成加分题。
Q5 · 求职实操
秋招提前批挂了，会影响后面的正式批吗？
通常不影响。提前批的定位就是大厂提前锁定人才的通道，人少、流程快、offer 含金量高，多数公司明确提前批未通过不影响正式批投递（个别公司有「面试后 N 个月内不可再投」的锁定期，投前务必看清该公司规则）。所以该投就投，把它当一次零成本实战演练——真正该担心的不是挂在提前批，是等到正式批人挤人时才第一次面试。