# 1. 技术面试重心为何从算法背诵转向系统设计与问题拆解，候选人如何调整准备策略？ A 算法背诵仍是核心 B 面试完全没有变化 C AI 能替代算法背诵，面试转向系统设计与问题拆解，候选人应转向方法、设计与拆解训练 ✓ 正确答案 D 只考背题
# 2. 部分公司允许面试用 AI 工具时，提示词质量、质疑与校验 AI 输出等人机协作考核如何准备表现？ A 能否完整背诵 AI 输出 B 是否使用最新 AI 工具 C 提示词质量、质疑 AI 输出与校验正确性的人机协作能力 ✓ 正确答案 D 完全依赖 AI 不思考
# 3. “幻觉大师”现象下如何用追问原理、现场推演、变更场景证明 AI 辅助产出背后的真实理解？ A 只看答案是否完整 B 只看是否用了 AI C 追问原理、现场推演、变更场景来检验理解、可复现与可迁移 ✓ 正确答案 D 完全信任 AI 输出
# 4. AI 时代简历如何呈现“用 AI 交付的完整项目”而非工具列表，并量化提效与质量结果？ A 罗列用过的 AI 工具 B 呈现用 AI 交付的完整项目，量化提效与质量结果 ✓ 正确答案 C 只说熟练使用 AI D 隐瞒 AI 使用
# 5. 从“背八股”到“AI 难以回答的问题”，业务需求拆解、代码风险校验与技术取舍的面试如何准备？ A 业务需求拆解、代码风险校验与技术取舍等判断型能力 ✓ 正确答案 B 死记硬背知识点 C 只背 API D 完全不做准备
# 6. 除 JD 外如何通过技术博客、开源活动与在职员工访谈判断公司 AI 落地真实阶段，避免“AI 只是口号”？ A JD 里是否写 AI B 公司宣传片 C 技术博客、开源贡献与在职员工访谈反映的真实落地实践 ✓ 正确答案 D 招聘广告
# 7. 简历项目、开源作品与技术博客中如何标注 AI 参与边界，诚信与雇主预期的平衡点在哪？ A 完全隐瞒使用 AI B 如实标注 AI 参与边界，同时突出人的判断与质量把控 ✓ 正确答案 C 夸大 AI 能力 D 只写 AI 不写人
# 9. 面试中何时展示手写能力、何时展示 AI 协作能力，考察方的合理预期与评分逻辑是什么？ A 永远展示手写 B 完全不用展示 C 永远展示 AI 协作 D 考察底层原理时展示手写，考察工程能力时展示 AI 协作，并说明选择理由 ✓ 正确答案
# 10. 公司明令禁止 AI 时笔试的合规与诚信如何判断，怎样识别“AI 判卷”并应对？ A 偷偷使用 AI 并隐瞒 B 遵守公司规则的合规要求，尊重诚信底线 ✓ 正确答案 C 无视规则 D 用 AI 但推给同事
# 11. 如何用开源作品、博客与可复现项目证明“AI 协作能力”这一新考察维度？ A 口头宣称会用 AI B 只写"会用 AI" C 罗列 AI 工具名 D 开源作品、博客复盘与可复现项目，展示 AI 协作的完整流程与人的判断 ✓ 正确答案
# 12. 系统设计面试在 AI 时代如何变化，AI 组件、评测、护栏与成本设计怎样纳入考察准备？ A AI 组件、评测机制、护栏设计与成本设计 ✓ 正确答案 B 只考传统数据库 C 完全不含 AI D 只考算法
# 13. 如何从 JD 识别公司真实的 AI 落地阶段、岗位价值与团队成熟度？ A JD 是否具体（技术栈、项目、指标、团队职责）而非泛泛口号 ✓ 正确答案 B JD 是否出现"AI"一词 C JD 长短 D 公司规模
# 14. 面对 AI 面试官与自动化初筛，行为面试、语音与文本评估的考察要点如何准备？ A 随意自由发挥 B 忽略表达 C 语速越快越好 D 用结构化回答（STAR）、清晰表达与前后一致应对机器评分 ✓ 正确答案
# 15. AI 模拟面试如何用于查漏补缺，过度拟合、幻觉反馈等局限怎样识别？ A 完全信任 AI 反馈 B 只依赖空洞反馈 C 忽略所有真实面试 D 避免只练 AI 套路（过度拟合），用真实面试与客观标准校准 AI 反馈（幻觉） ✓ 正确答案
# 17. 转行候选人在 AI 时代如何呈现空窗期、副业与 AI 项目，规避“项目堆砌”？ A 罗列所有项目 B 聚焦与目标岗位最相关、有量化成果的核心项目，并构建统一的转型叙事 ✓ 正确答案 C 只提空窗期 D 项目越多越好
# 18. 算法初筛与海量投递下，内推、技术社区可见度与招聘者直接触达的相对权重如何变化、怎样系统经营？ A 简历海投 B 内推、技术社区可见度与招聘者直接触达 ✓ 正确答案 C 群发简历 D 只看招聘网站
# 19. 录屏任务、异步行为面试与多轮线上考核的考察逻辑如何理解，远程异步面试的时间管理与演示环境怎么准备？ A 规划时间、备好演示环境、结构化表达体现自我管理 ✓ 正确答案 B 随意拖延 C 忽略任务截止 D 环境随意
# 20. 薪资谈判中如何用 AI 交付成果、效能数据与稀缺技能量化 AI 溢价的谈判筹码？ A 用 AI 交付成果、效能数据与稀缺技能量化其业务价值 ✓ 正确答案 B 口头说会用 AI C 索要但无依据 D 罗列工具
# 21. AI 提效背景下如何与雇主就试用期目标、产出标准与评估方式达成可验证共识，避免提效红利被无偿索取？ A 默认 AI 提效是义务 B 隐藏 AI 提效成果 C 完全不谈 AI 能力 D 与雇主明确目标、量化产出标准与评估方式，把 AI 提效作为可被认可回报的贡献 ✓ 正确答案
