秋招避雷大厂名单

bg: 985本硕。现在主要研究视频生成，之前做过3d/4d、多模态（和推荐相关）。3个offer：1. 字节广告算法，1-2，n*15+3w期权。优点：字节的广告算法行业内应该算top级别，团队leader人也非常好。缺点：和个人背景没有那么匹配，也没有那么感兴趣，2. 卓驭科技（前大疆车载）多模态大模型（视频生成、vla等方向），(n+10k)*(12-17)。优点：薪资确实比字节高很多，方向也喜欢，个人觉得智驾和具身智能未来发展空间很大，哪怕未来智驾和具身未来不行，应该也可以跳槽到别的行业，毕竟做大模型的。缺点：强度应该比字节稍大，其他福利待遇比字节差一些，年终奖无保底（hr说绝大部分都能拿到4个月年终奖），公司在智驾行业不算第一梯队，网上信息也比较少，不清楚到底咋样，未来稳定性、业务发展、行业认可度（据hr说公司员工跳槽出去，行业认可度很高）等都不太清楚，但是看算法团队硕博比例很高，人才密度比较高，技术水平应该也还行。3. 华为2012实验室ai多模态（软件特战队），15a，40-50w。hr说进去之后会根据个人意愿匹配到对应的项目组，但是看网上有人说这个很坑，进去之后随便分，看运气，都是做算子开发的。面试过程也几乎没怎么问ai算法相关的，感觉面试官根本不懂ai算法。暂时不考虑华为了。求帮选，或者给些建议和信息，感谢。

看上一个蚂蚁的日常实习岗，但是网上都说蚂蚁是学历厂，鼠鼠是双非本科+211硕士，不知道会不会被直接干掉

攒攒人品！！1.项目拷打2.什么是AIAgent?它和传统的LLM应用(如ChatGPT)有什么区别?3.解释一下RAG(检索增强生成)的工作流程。4.你在项目中是如何解决LLM"幻觉"问题的?5.你用过哪些AlAgent开发框架(如LangChain、LangGraph)?请对比它们的优缺点。6什么是Function Calling(工具调用)?在LangChain中如何实现?7.如何设计一个支持多轮对话的Agent?8记忆机制是如何存储和管理的?9.解释一下ReAct(Reasoning +Acting)框架的原理。10.在RAG系统中，如何优化检索的准确率?(提示:重排序Rerank、HyDE等)11.手写算法:实现一个简单的文本相似度计算函数(如余弦相似度)。

1. 浏览器 CSS、JS、DOM 解析顺序• 解析顺序：HTML 解析生成 DOM → CSS 解析生成 CSSOM → 合成渲染树 → 渲染• 阻塞规则：CSS 不阻塞 DOM 解析，但阻塞 JS 执行；JS 阻塞 DOM 解析2. 表格相关• 表格缓存：内存/本地存储缓存数据、滚动位置、筛选状态• 首屏监控：用 Performance 监听 FP、FCP、LCP 等核心指标• 虚拟表格：只渲染可视区 DOM，用占位撑开高度，滚动时动态替换内容• 表格选型：简单用原生；大数据用虚拟表格；复杂用 AntD/AgGrid3. 前端安全• XSS：转义、CSP、HttpOnly• CSRF：Token、SameSite Cookie• 点击劫持：X-Frame-Options• 资源校验：SRI4. Tree-Shaking 原理• 基于 ES6 模块静态分析，打包时删除未引用代码，生产模式生效，不支持 CommonJS5. React 与 Vue 区别• React：不可变数据、JSX、手动更新、全量 Diff• Vue：响应式代理、模板、自动更新、精准追踪更新6. 微前端隔离（快照 vs Proxy）• 快照：保存/恢复全局变量，实现简单，性能差• Proxy：代理 window 实现沙箱，隔离好、性能高，兼容略差7. 部署与回滚• 部署：打包 → 上传静态资源 → Nginx 配置• 回滚：切换至历史版本/重新部署上一版包8. WebWorker• 作用：开辟独立线程，处理耗时计算，不阻塞主线程• API：new Worker()、postMessage、onmessage、terminate()9. AI 语音对话实现1. 前端获取麦克风音频2. ASR 转文字3. 发送大模型获取回答4. TTS 转语音5. 前端播放10. JWT 双 Token• AccessToken：短效，接口鉴权• RefreshToken：长效，刷新用• 流程：AT 过期 → 用 RT 换新 AT → RT 过期重新登录11. MiniMax 了解• 国内 AGI 大模型公司，提供文本、语音、多模态AI 能力，低延迟、端侧优化