大家视频面试在哪儿面的

📍面试公司：字节跳动🕐面试时间：2026/5/26💻面试岗位：客户成功岗位二面❓面试问题：1、做 AI 相关项目用到什么大模型2、了解 YY 直播弹幕模型相关部署工作吗3、调用大模型过程中重点会关注哪些指标4、什么是首字延迟 TTFT，有哪些技术方案可以降低首字延迟5、日常开发聊天 AI 应用，有什么办法可以抑制、减少大模型幻觉6、书写提示工程（prompt）有哪些编写注意要点7、Redis 怎么做数据迁移8、Redis 主从同步有哪几种同步策略9、Transformer 里面 QKV 分别是什么含义10、为什么计算注意力机制需要 Q 向量、K 向量互相运算11、Transformer注意力机制完整理解12、词嵌入 Embedding 是什么意思，具体作用13、讲讲你完整的 RAG 知识库项目整体架构、业务链路14、RAG 项目开发当中遇到了什么难点，怎么优化解决岗位是火山引擎的客户成功岗位，业务上是偏向技术岗，但好在问的不难🙌面试感想：感觉还行，第二天发信息过了，目前已经是二面了，面试时候问了面试官接下来还有几面，竟然是不确定。。

50min，1.自我介绍2.介绍开发流程，需求上线流程3.skills mcp tool4.爬楼梯5.ai coding介绍6.mysql索引7.sse vs websocket8.反问，有的我忘了~---总结，语言表达能力需要提高#发面经攒人品#

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题一.实习拷打二.项目12.1 现在有了Claude Code，为什么还要去重复的做一个类似的项目呢？2.2 这个项目和Claude Code相比，核心差异是什么？有什么比他做的好，什么不如他？2.3 分层上下文管理，每一层管的是什么？2.4 摘要生成器使用什么模型做的？这个摘要质量要如何保证？2.5 有没有尝试一下关于subagent的探索？启动多个agent的作用是什么？2.6 主agent和子agent的通信是怎么实现的？2.7 有没有遇到过agent陷入死循环的情况？有什么解决方案？三.项目23.1 GRPO和PPO的区别？3.2 KL散度，具体是怎么加入的？这个值太大或者太小有什么问题？3.3 Qlora的rank怎么设置的？3.4 训练参数是怎么选的？有没有调参测试？3.5 lora和qlora的区别是什么？3.6 量化之后对训练的效果影响是怎么样的？3.7 梯度检查点的原理。它对训练速度大概减缓多少?四.随机提问4.1 平时用过哪些Ai agent的工具?4.2 你觉得Ai工具，最大的帮助场景是什么?4.3 有没有遇到过Ai应用或者工具无法解决的场景?4.4 平时写的代码或者实习写的代码有多少是Ai生成的?4.5 openclaw有没有实际使用过？有没有做相关的了解？比如它的架构设计上的优势是什么?4.6 你觉得类似于openclaw或者Claude code，它现在还有哪些地方是可以改进的?4.7 Claude code源码泄露，有没有去了解它，有什么比较创新的东西？4.8 从开发者的角度，做agent最难的部分是什么？4.9 自己做agent的时候，踩过最大的坑是什么？4.10 一个好的prompt和一个差的prompt的区别?4.11 除了Qwen3VL，还有没有使用过其他的多模态大模型?4.12 有没有了解一些端侧部署的模型?

中大厂都没面试，简历还要怎么改吗。