大O代码自研面试利器对Zoom共享屏幕完美隐身

AI面试工具的弊端

从24年末我正在准备跳槽，了解到一款叫做Offerin的AI面试工具。经过数轮mock interview测试使用后，我认为用户体验极其糟糕，原因有三：

1. 将手机放置在屏幕前，当需要滑动翻页时极其不便，滑动的同时还需扶助手机避免倒下被抓作弊。
2. 眼神恍惚移动，瞟来瞟去引起怀疑。
3. 随着问题的深入，比如与面试官沟通后的edge case，面试官需要的时间复杂度，AI无法理解真实的面试环境，对话以及用户（面试者）需要的答案。

第一，二点问题的用户痛点在Interview Coder的爆火中有了新的解决方案。不可否认，Interview Coder的营销手段和技术层面都做的相当的出色。但以上三点问题真的就解决了吗？

AI长期推理与上下文建模

与我合作过论文的朋友都知道，我在24，25年都担任过NeurIPS的审稿人，所以对于AI我有深刻的理解。所有的AI面试工具的实现分为三步：

1. OpenAI whisper采集声音
2. OpenAI o1/4o 或者是其他的模型进行图片或文字的理解，给予解答。
3. 实时反馈给前端供用户阅读

然而问题就出在第一步的声音识别和采集。在长达40-60分钟的面试中，AI如何分辨谁是面试者谁是面试官？RAG真的可以解决这个问题吗？长文的理解向来是各个期刊会议的热门题目，我们在日常使用GPT的时候也会遇到答非所问的情况，这种就是AI模型的事实性与幻觉(Factuality & Hallucination)。

故而在面试辅助中，AI无法真正的解决用户痛点，更可怕的是给予错误信息，误导面试者。