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摘要

针对企业招聘人工成本高、评估主观性强及求职者缺乏沉浸式模拟训练平台的问题，设计并实现了基于多模态大语言模型的智能面试系统。采用“Java业务中台与Python微服务解耦”双后端架构，集成Qwen、Gemini等大模型，构建了编程实战沙盒、多角色语音面试与多模态综合评估三大核心模块。测试结果表明，系统运行稳定，编程沙盒可安全完成代码执行与质量分析，语音面试能模拟多种职场风格对话，最终可生成融合多维度信息的结构化评估报告。该系统为全流程智能化人才评估与培训提供了可行方案，对推动AI赋能面试的工程化应用具有参考价值。

关键词

大模型；智能面试系统；人工智能

参考文献

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作者简介

冯波（1987—），男，汉族，山东德州人，讲师、工程师、信息系统项目管理师，硕士，研究方向：软件工程、人工智能、高等职业教育。