腾讯实习一面 hr部门

8.21二面 依旧很多大模型相关问题1. 你理解 ThreadLocal 的考点是什么？2. 如何避免线程本地变量导致的内存泄漏？3. try/finally 里 ThreadLocal 要不要手动 remove 掉？4. 本地缓存为什么设置 5 秒？为什么不是别的值？5. 你们是怎么做压测验证的？6. 遇到大促、流量峰值时，如果写操作集中发生，缓存和 DB 一致性如何保证？7. 你在项目里具体负责哪些模块？（缓存 / 对账 / CRUD 等）8. 你现在做的 SDK 具体解决什么问题？9. 老系统和新系统为什么要做迁移？老系统有什么问题？10. 新架构是谁主导设计的？为什么是单体架构？11. 你总结一下你做的三个核心点？12. 你还要负责老逻辑迁移到新系统吗？13. 对大模型（AI/LLM）方面的理解：14. 你怎么看大模型对工作的影响？15. 在你们内容审核业务里，AI 是怎么应用的？16. 你平时在实习里可以使用例如 ChatGPT、Claude、Copilot 之类的工具吗？17. 你个人平时常用哪些模型？（比如 GPT、Claude、通义千问、Gemini）18. 你怎么看像 AI Agent、RAG、MCP 等这些最近很火的概念？19. 你自己有没有实践过 Prompts 的设计？能举一个案例吗？20. 你会怎么验证 / 监控 Prompt 的正确性？如果模型输出结果和预期格式不一致，你们怎么处理？21. 你们上线前会不会评估 Prompt 的效果？怎么测试？22. 你对未来职业的规划是什么？想在技术还是管理上走？23. 你更看重深度还是广度？打算怎么平衡？24. 你对杭州的工作地点接受吗？

部门：内容研发部，业务方向：音乐排行榜。身边好几个面，海面KPI...避雷！

实习被拷打麻了，基本无八股。强度还是太大了。面完没手撕我就知道凉了，果然出来秒挂。至此，秋招基本结束。无转正，无offer，无面试，彻底失败

好话写在前面。面试体验很好，面试官很耐心，一直会跟你讨论方案，也很耐心听你讲解，面试官也很温柔。50 min 自我介绍介绍一下你的第一个项目（agent、workflow 项目），难点和重点巴拉巴拉说了一堆你提到了知识库，是如何构建的呢？每次对话是都进行 RAG 吗？那如果用户的知识库中，每次对话都会有“你好”开头，但主题不是“你好”，那么会存储其他对话内容；如果现在用户真的要说“你好”，我不需要它回答很多，那你的每次都检索，是不是不太好？怎么优化？我说有关键词表，但确实仍然会检索，带来一些开销后面让我给了一个方案，我说前置判断……你提到你在系统中接入了很多三方工具供 agent 调用，你提到...