是kpi面吗？

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.React的Fiber架构解决了什么问题?在AI长文本渲染中有什么优势?2.在处理AI流式输出(Streaming)时，前端如何优雅地处理Markdown渲染?3.谈谈WebWorker在AI前端应用中的使用场景。4.如何实现一个高性能的AI对话历史列表(虚拟滚动)?5.什么是RAG(检索增强生成)?前端在RAG流程中可以做哪些优化?6.你们项目里是如何处理Prompt模板管理的?前端如何辅助用户写出更好的Prompt?7.谈谈前端监控在AI平台中的特殊性，你会关注哪些指标?8.如果让你设计一个AI组件库，你会如何考虑它的通用性和扩展性?

1、协程（把知道的都说了）2、tcp、udp（所有）3、tcp的拥塞控制方法4、三次握手，四次挥手，为什么四次，三次会发生什么5、项目中的幂等键如何设置的6、k个数组，维护成升序链表（数组转链表结构体，维护小顶堆，没写完，让说思路结束）

1. 大模型微调与Prompt工程的区别是什么？2. 大模型推理过程中常见的显存优化手段有哪些？3. 如何评估大模型生成内容的准确性与 hallucination 问题？4. 大模型服务部署时，如何平衡推理速度与模型效果？5. 你的RAG 检索增强生成的整体流程和关键模块是什么？6. 大模型接口调用时，如何做参数调优与结果过滤？7. 大模型在多轮对话中如何保持上下文一致性？8. 大模型服务如何做并发控制与请求排队策略？9. 接口高并发场景下，如何设计限流与降级方案？10. 数据库索引失效的常见原因及排查思路？11. 分布式系统中，如何保证接口幂等性？12. 后端服务异常处理与全局统一返回如何设计？13. Redis 在项目中常用场景及缓存穿透、击穿解决方案？14. 微服务架构下，服务间通信与熔断机制如何实现？15. 接口安全：鉴权、防重放、参数校验关键点？16. 慢接口定位与性能优化的步骤？17. 大模型与后端服务对接时，如何做异步回调与超时控制？18. 项目中如何做日志规范、监控告警与问题排查？19.平时怎么使用ai，讲讲心得20.你的项目里面这个怎么对字段进行加密和解密处理手撕反转链表，面试官也没在面试系统上出题，随口说的，感觉好像kpi面，面试官有气无力的，看表情没有什么波动，淡淡的感觉，就像被老板临时找来工作，应付面试一样，果然10分钟内没通知二面就是挂了，半小时后面试结果邮件，垃圾kpi面

全程项目拷打，表设计方面问的很多很细，完全没问八股，手撕最小覆盖子串，全程40分钟左右，感觉凉了