小红书 Ai全栈开发 实习一面分享

 项目介绍深挖基础知识进程，线程，协程是什么，区别在哪？如果两个线程同时读写一个资源该怎么做？（加锁）用户输入网址到返回网页的内部过程是怎么样的？TCP和UDP的区别是什么，分别适用于什么样的场景？为什么会出现QUIC协议，它是基于TCP还是UDP，解决什么样的问题？为什么HTTP/3要用QUIC，而不用TCP（想讲HTTP用TCP的问题所在，但是忘了）手撕DAG上的最长路径。（示例都错了，害我看半天，撕一半下意识摁ide补全键结果出问题了不能再写了，然后就算了讲思路，大概就是拓扑排序+DP）

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1.算法:最长递增子序列2.进程和线程的区别3.讲一下堆和栈4.redis的内存淘汰5.redis的过期删除策略6.mysql的深分页问题怎么解决，手写SQL7.第一个项目怎么设计的，想法从哪里来的8.用户口语化的输入如果在Rag里面检索不到怎么办9.点赞功能怎么设计的10.set出现大Key怎么进行解决11.平时使用哪些ai工具

面经面试时间：1月份，日常实习，部门是国际化（还挺想去的，最后一面挂了（一）项目实践与工程化类实习中挑一个最有挑战的经历介绍性能优化的具体落地动作（资源加载、渲染、运行阶段）？如何量化优化效果？（简历有提到如何理解 CDN？哪些资源适合放 CDN、哪些不适合？是否了解 CDN 动态加速？（简历有提到CDN虚拟列表的实现逻辑、核心优势（简历有提到AI 提效（cursor rules）的具体实践？（简历有提到skills 与rules 的核心区别是什么？(当时没回答好大模型与 2020 年前传统模型的本质区别？催生大模型出现的核心原因？（没回答好，扯到transformer前端开发中常用的设计模式...

1.深挖实习项目，拷打了四十分钟内容大概如下：rag 构建，向量数据库原理选型，元数据过滤，混合检索怎么做的，重排，召回，评价指标，分层架构怎么设计的，兜底策略，工具调用失败或者顺序性怎么保证，非常全面，同时延伸场景题，如果设计一个可中断的智能体系统怎么做，用户多，点击次数频繁怎么做优化，rag 知识库文档有十几万，怎么办，以及如何不让大模型胡说以及说一些隐私数据AI coding 相关知识以及场景题，如何设计一个大项目代码与 agent 交互系统，大模型 token 有限情况下。transformer 原理，只说结构 qkv 还不行，继续问深的。skills，tool，mcp，openclaw 都有问到，以及自己在科研或者实习项目中怎么用，有什么心得八股：十五分钟bitmap ，缓存穿透，击穿，雪崩布隆过滤器原理es 倒排索引原理mysql 慢查询，如何排查，索引结构，索引失效情况消息队列保证消费唯一性以及顺序性。手撕：单词频率  十分钟反问：表现（AI 广度够了，深度还需加强，transformer 底层原理，一些参数含义等等）部门业务多久有通知美团很重视 AI 的问题，会一直问到不会的那种😭一面挂了被其他部门捞了，不想面了，拒了。