字节tiktok实习后端ai开发一面

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...

继续来分享下最近的面经~1.介绍一下实习项目当中，比较有挑战性的一个点2.项目拷打3.你们这个平台，有多少日活用户？4.Redis单机实例性能达到瓶颈了，有什么解决方案？6.项目的乐观锁是怎么做的？7.项目用到的这个分布式锁，底层原理有去了解过吗？讲一讲8.解释一下sorted set的原理9.为什么sorted set不用B+树或红黑树，而用跳表呢？10.你这个项目，是怎么去提高并发量上限的？11.假如我们现在分库分表，要添加一定数量的表，怎么让数据迁移的量尽量小、用户尽量无感？12.介绍一下spring boot中用到的设计模式算法:求下一个排列

长连接和短连接有什么区别？长连接有什么弊端？怎么理解粘包问题？TCP 和 UDP 有什么区别？详细说一下 TCP 三次握手、四次挥手对 JVM 有什么了解？1000 万个数里如何快速判断整数 N 是否存在？手撕：lc1497 检查数组对是否可以被k整除

有点纠结，想听听大家真实建议。目前的情况：刚入职阿里国际站主页搜推 3天同时手里有 淘天闲鱼技术的 offer👉我目前在阿里国际站做主页搜索推荐，算是比较核心的业务方向之一。但是最近团队这边的安排有点让我迷惑——一方面，让我去做一个组内提效的 AI Agent，只有组内十几个人使用，解决一些告警排查等问题，典型内部工具。另一方面，团队是和mentor一起做新推荐服务，去重构老服务，解决技术债：* 目前只是一个计划书阶段，节后开工* 是否真正投入、资源多少，都还不确定对于主搜和推荐的老链路可能不太需要我的人力优点是组里氛围挺好，10-20:30不算卷👉另一个：淘天闲鱼（商家Agent 发品助手）* 目标是一键发商品，包含价格分析等等直观感觉：* 面向商家，业务也是核心* AI Agent方向，算是现在比较新的方向* 如果做成，可能会比较有“对外可讲故事”的成果但也有顾虑：* 闲鱼在淘天体系里，整体资源/优先级怎么样不太清楚* 团队氛围不太清楚，转正情况未知* 也有分配边缘任务的风险求各位大佬给点建议