8324分卡了一小時：攜程這場後端筆試，把AI Coding寫進了篩選漏鬥

10月13日晚間，牛客網開始出現「1013攜程後端筆試」的討論串。這場針對2027屆秋招的研發崗筆試，題型配置是一道AI Coding加上兩道編程題，其中AI Coding為首次在攜程研發筆試中出現的新題型（9月20日場次的複盤帖即已標註「研發崗新增AI Coding」）。

分數集中區透露的訊號

從討論串可確認的考生成績分布：AI Coding得分集中在8224、8303、8324、8333（此為考生筆誤可能，原帖寫8433）、8434、8435等數值。多位考生反映第一次提交已達8434分，後續修改反而無法突破，甚至「沒有改代碼都已經是8300了，不知道為什麼一直卡著」。另有多人回報環境問題，包括train.csv路徑讀不到、程式無法讀取訓練文件。

（依輸出限制，本文為純文字模式，不含圖卡。）

三本帳：篩選、環境、題型

第一本是篩選成本帳。傳統筆試以演算法題做粗篩，單題得分呈現連續分布；這場筆試的AI Coding題，考生得分卻高度集中在8200至8450的窄區間，且多人卡在相近分數無法提升。這意味著該題的區分度集中在尾段，對篩選方的訊息量低於編程題。有考生直稱「aicoding純抽卡了」，也有人質疑為何AI寫出的模型只有0.6的指標值，顯示題目對工具熟悉度的要求，與對機器學習理解的要求之間存在落差。

第二本是環境成本帳。至少三位不同地區的考生回報訓練文件路徑錯誤，這類技術故障會直接壓低有效得分，且成本由考生單方承擔。對企業而言，一份混入環境故障雜訊的成績單，篩選誤差隨之上升。

第三本是題型配置帳。兩道編程題中，第一題為最大子數組和的變體（存在多個最大區間和時保留區間長度最長、再比左端點最小），有考生從33.3%起步最終未滿分，也有人僅將int改為long即通過，另有95.83%的卡關案例；第二題求將數組改為非遞減的最小修改代價，多位考生僅得5%至10%，不少人在剩餘20分鐘時直接放棄。這與我們先前追蹤的Torvalds首個LLM協作補丁屬同一條曲線：AI輔助工程能力正從個案示範，下沉到入職篩選的標配環節。

誰受惠、誰承壓

受惠方是對AI編程工具已有日常使用習慣的應屆生，以及提供筆試平臺與判題環境的服務商，題型擴充直接增加其合約內容。承壓方有兩層：一是以刷演算法題為主的傳統備考體系，其訓練投入與新題型的報酬率脫鉤；二是企業招聘端，若AI Coding題的區分度與環境穩定性未經校準，篩選成本反而上升。

收束判斷

可確認的事實是：攜程2027屆研發筆試已將AI Coding納入計分，且首輪大規模施測暴露出分數區分度不足與環境故障兩個問題。至於該題型後續是否調整計分方式或環境設計，目前沒有可查證的資訊。唯一能確定的是，對2027屆求職者而言，備考成本結構已經改變，演算法題之外，多一道對工具與環境的除錯帳要算。