小紅書二面就面了20多分鐘。。。這合理嗎

比較輕松,95%時間都是我在自由發(fā)揮的說,面試官就最后部門介紹說了幾句話1.自我介紹2.講一講實習工作3.有哪些熟悉的中間件?挑一個你熟悉的講一講吧,底層原理講了redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的三列表結(jié)構(gòu)演進--ziplist,quicklist,skiplist ziplist的聯(lián)表更新問題那塊忘了擴容數(shù)值,糊里糊涂帶過去了4.日后的職業(yè)規(guī)劃,老家,意向城市總結(jié):回看pdd的三次面試,確實幸運和實力參半,那么多92碩都有簡歷和筆試掛的,我在糊里糊涂的情況下進面,前兩次面試都沒有很難的八股,三面也是抽到比較輕松的主管,偏自由式的沒被拷打每場面試狀態(tài)都是蠻好的,一面針對問題自己現(xiàn)場發(fā)散思想去想...

MCP（模型上下文協(xié)議）可以理解成一個“AI翻譯官+智能管家”的組合體，它的核心作用是讓AI大模型能更流暢地與外部世界“對話”和“合作”。用生活化的例子來解釋：1. MCP是AI的“萬能翻譯官”假設你有一個只會說中文的AI助手，但你想讓它幫你操作家里的英文智能音箱、查詢法國天氣、甚至調(diào)用公司的數(shù)據(jù)庫。這時候，MCP就像一個翻譯官：統(tǒng)一語言：它把AI的“中文指令”翻譯成各種設備/系統(tǒng)能聽懂的語言（比如API接口、數(shù)據(jù)庫查詢語句），同時把外部系統(tǒng)的反饋再翻譯回中文告訴AI。打破隔閡：無論設備是國產(chǎn)的還是進口的，只要支持MCP協(xié)議，AI都能直接“喊話”操作，不用為每個設備單獨學外語。2. MCP是AI的“任務調(diào)度員”當AI需要完成復雜任務時（比如“幫我訂一張明天上海飛北京的機票，然后發(fā)郵件通知同事”），MCP會像管家一樣拆分任務：分步執(zhí)行：先讓AI查航班信息，再調(diào)用訂票接口，最后通過郵件工具發(fā)通知。自動糾錯：如果某個步驟失?。ū热绾桨嗍垠溃?，MCP會告訴AI重新規(guī)劃，比如“換下午的航班”或“改高鐵”。3. MCP是AI的“記憶助手”大模型雖然聰明，但容易“健忘”（比如對話太長就記不住上下文）。MCP的作用是：整理重點：把長對話壓縮成“關(guān)鍵詞+邏輯鏈”，比如把“用戶昨天說喜歡川菜，今天要請客”簡化成“用戶需求：川菜餐廳推薦，6人，預算500元”。按需調(diào)用：當AI需要回憶細節(jié)時，MCP會快速“翻筆記”，而不是讓AI從頭讀所有對話。4. MCP是AI的“安全保鏢”當AI需要操作敏感信息（比如銀行賬戶、醫(yī)療記錄）時，MCP會：檢查權(quán)限：確認AI有資格訪問這些數(shù)據(jù)（比如用戶已授權(quán)）。加密通道：像“保密通話”一樣，確保數(shù)據(jù)傳輸過程中不被竊聽。MCP讓AI從“學霸”變成“社會人”沒有MCP時，AI像是一個只會讀書的學霸，雖然知識淵博，但不會用手機、不會點外賣、不會打車。有了MCP，AI就像一個精通多國語言、會規(guī)劃行程、能處理突發(fā)狀況的“社會人”，能無縫融入我們的日常生活和工作場景。 #?？图钣媱?  #ai智能作圖#  #聊聊我眼中的AI#  #產(chǎn)品經(jīng)理# #?？虯I配圖神器#

想請問下大家，技術(shù)面和HR面都通過了，最后可能會掛嘛？