字节 AI应用开发一面 日常实习

时长1h1.自我介绍2.实习经历+项目（持续了大概20min）3.coding部分（持续20min）3.1 三个线程按顺序打印abcabc（因为用Go，所以写得很快，然后写太快了就奖励再来一题。。。）3.2 在最多删除一个字符的前提下，判断是不是回文字符串——————————————————————————————————————————————————————————八股环节4.索引设计的原则答：最左匹配原则（联合索引/复合索引会按照字段的顺序构建B+树，查询时只有匹配‘最左前缀’才能命中索引）高度区分原则避免过度索引：每增加一个索引，会增加磁盘空间的占用，会降低INSERT/UPDATE/...

全程对着项目问，面试官非常强，直接吓哭了1. 自我介绍2 Langraph 如何实现代替ReAct这个循环，代码上具体是如何实现的？3. 项目的上下文管理如何管理？4. 长期记忆你现在参考的是OpenClaw的设计，那现在假如这是一个C端的项目，你会怎么去实现去记录用户的长期偏好呢？5. 如果用户明确指定了需要将xx内容记录在文档中，这个文件无限大，你怎么去解决？6. RAG里的这个HyDE是什么？什么时候需要将用户的模糊意图重写？每一次对话都需要吗？这跟RAG不就是反了吗？7. 智能体开发项目和传统的开发项目有什么区别？架构方面？总结：项目拷打得太深了，全程多次大脑空白，场面尴尬，我就做了一个智能体旅游项目，还是太菜了，继续沉淀吧。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...

这是一则感谢帖鼠鼠的暑期真是开的早结束的晚，3月初就开始投简历，4月快结束才拿到第一个大厂offer，感谢开水团的收留，鼠鼠终于不用再流浪了，在这之前看到不少牛油们吐槽团子流程慢，泡池子，体验下来感觉还可以，从口头offer到正式发offer就差了三天，可能是部门不同的原因吧。投递之前本来没有抱太大的希望，因为ai没学完，故佛系投递，暑期投简历不到100份，大厂约面也只有团子，字节，拼多多（这里必须吐槽一下鹅厂，清明前一天打电话说让我做测评，节后约面试，到现在还没有动静😩，严重怀疑鹅已经没有hc了），这次暑期真是挺让人成长的，鼠鼠也是第一次打进字节的二面（曾经四次倒在一面，出阴影了说是），虽然结果还是倒下，但是真的很感谢五次面字节遇到的所有面试官和hr，每一个都温柔的不像话，看得出来字节的氛围是真的好的没边。另外一个就是拼多多了，目前二面已过，但是实习面试居然还有三面的吗😲，其实拼多多给我的面试体验感真的巨佳，不会的时候面试官会敏锐的捕捉到可能还有戏，然后耐心引导，本来两个手撕是卡住的，被面试官三句话点醒，结果全部撕出来了，虽然二面上来就是一道算法真是很让人汗流浃背，鼠鼠只能撕出来复杂度高点的方法，同样也是被面试官两句话点透，最后撕出来了最优解，给人的感觉就是面试官巴不得你拿满分一样，体验感真的，主包给到一个夯爆了。另外还有一点，百度，京东，小红书，华为是只要9✌和92吗？这次暑期没看到有其他学历进面，2本真是一点机会也不给吗？还是说要有实习经验的，有没有大佬懂的聊聊呗。最后感谢我这一路走来路上出现的每一位大佬，大佬们每一条建议我都有细细琢磨，很多大佬给出的建议真的对我的帮助非常大，非常感谢的同时，我也期待有一天可以和大佬们顶峰相见，无论我走到怎样的高度你们都永远是我的老师。开怀且高歌，敬此时喜乐，盼梦日云帆。