字节AI应用开发一面凉经分享

1.自我介绍2.全程项目拷打(40min ai居多)3.算法题 (给两个有序数组 要求合并成一个有序 逐步增加限制条件)

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.prompt如何生成的2.大模型产生幻觉的原因和解决方式3.如何增强大模型的code review能力（微调模型？拆分问题报告？）4.了解openclaw么？它和其他大模型有什么不同5.用过哪些AI，cursor生成代码的底层原理是什么？如果让你设计，你会怎么做？6.Skill了解吗？MCP是什么？7.HashMap的线程安全问题是什么？多个线程同时put会发生什么？和ConcurrentHashMap的区别是什么?8.输入一个网址访问网页经过了哪些协议？整体流程是什么？9.MVCC是什么？原理是什么？它是如何作用的？10.JVM的内存区域划分？其中栈的作用是什么？11.手撕：leetcode437：路径总和

🙌面试感想：还是太菜了qwq1.自我介绍+项目2.是否使用AI工具3.Goroutine和线程区别4.go-zero协程封装5.defer执行时机6.map并发7.使用的协议8.TCP UDP区别9.mysql mongodb区别10.redis使用场景11.git冲突合并场景12.docker部署 go服务13.k8s基础14.项目难点与解决方案15.职业规划

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. 你为什么想投千问主 Chat 组的 AI 产品实习生？追问：相比其他 AI 产品岗位，这个岗位最吸引你的点是什么？3. 你最近最常用的 AI 产品有哪些？你怎么评价它们的优缺点？如果只能保留一个，你会选哪个，为什么？4. 你怎么看千问、ChatGPT、豆包、Kimi、DeepSeek 这类 AI 对话产品的差异？追问：你觉得千问最应该补齐的短板是什么？5. 你如何理解主 Chat 产品的核心价值？它和搜索、Agent、传统工具型产品的边界分别在哪里？6. 如果让你优化千问 App 或 PC 端的一个核心功能，你会怎么验证这个改动真的有效？7. 你会重点看哪些核心数据指标来判断主 Chat 做得好不好？追问：如果留存和满意度出现冲突，你更信哪个？8. 你能简单讲一下 Transformer 的基本原理吗？为什么它比传统 RNN 更适合做大模型？9. 你怎么理解预训练、SFT、RLHF 这几个阶段，如果少了 RLHF，产品体验会主要差在哪里？10. 你怎么理解 prompt、system prompt、上下文窗口、RAG、Agent 这些概念？追问：它们分别更适合解决哪一类问题？11. 如果用户一句话里有多个意图，或者表达很模糊，你会怎么做意图识别和回复策略设计？12. 你如何理解上下文、短期记忆、长期记忆的区别？什么信息应该记住，什么信息不该记住，为什么？13. 如果模型出现幻觉，你会怎么判断是模型能力问题、检索问题、prompt 问题还是产品策略问题？14. 你会怎么评估一个 AI 对话系统答得好不好？除了人工判断，还可以看哪些技术或算法指标？15. 如果让你在两周内做一个能明显提升主 Chat 体验的小改动，你会做什么？如果研发资源非常有限，你会怎么取舍？