上周我面了字节、阿里、美团的前端岗，都过了。血泪经验总结成一句话：今年面试，懂AI的比懂React的更抢手。字节那轮面试，面试官问了我一个问题："你平时怎么用AI辅助前端开发？"我当时心想，终于到我擅长的领域了。因为我最近一直在研究Cursor做React组件开发，用AI生成TypeScript类型定义，还做过一个基于AI的组件库文档生成工具。结果面试官追问："你用AI生成的组件有做过性能优化吗？怎么保证AI生成的代码没有XSS漏洞？"这两个问题直接把我问住了。AI生成代码是快，但它不懂业务场景，不懂安全边界，更不懂性能调优。这些"后处理&qu...

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...