总结下秋招被问到的关于AI的面试题

一、离谱的泄露：不是被黑，是 “自杀式失误”1. 怎么泄的？一句话讲清Claude Code 是通过npm 包发布的 CLI 工具（命令行版），打包时用了 Bun 运行时（Anthropic 2025 年底收购的 JS 运行时）。Bun 默认开启Source Map（源码映射），会生成.map文件 —— 相当于 “压缩代码 ↔ 原始源码” 的翻译字典，能 100% 还原未压缩、未混淆的 TS 源码。生产发布时，没在.npmignore里排除.map文件，也没在package.json里正确配置过滤，直接把包含完整sourcesContent的 59.8MB 超大.map文件，打进了公网 npm 包。安全研究员 Chaofan Shou 下载 npm 包后，顺着.map文件直接拿到了存在 Cloudflare R2 上的完整原始源码。2. 致命重复：一年前刚泄过一次2025 年 2 月 Claude Code 刚上线时，就因完全相同的 Source Map 配置错误泄露过源码。时隔一年、代码量膨胀近 10 倍，安全流程、发布校验完全失效，堪称 AI 大厂级 “低级笑话”。3. 泄露了什么？核心机密全曝光完整客户端逻辑：51 万行 TS、1900 + 文件，覆盖从 UI 到引擎、工具、安全的全链路。未发布功能：Multi-Agent 蜂群协作、IDE Bridge（VS/Jetbrains 深度集成）、跨会话持久记忆系统。技术栈与架构：Bun 运行时、React+Ink 自研终端 UI、4 万行 QueryEngine 核心引擎、40 + 内置工具。安全与防御：权限审批、沙箱规则、反爬假工具、骂人词汇检测表。内部彩蛋：未发布模型 “Capybara（水豚）V8”、电子宠物系统。

1.自我介绍2.论文拷打3.手撕题：（面试官已经不知道问啥了，让我先写个题，他再想想问什么）给定一个数组和k，问能不能把这数组换分成k份，每份的总和都相同。（想到问什么了）4.transformer的多头是如何划分的5.讲讲位置编码有哪些6.讲讲diffusion的原理，flow matching了解吗讲讲，ODE呢？（ODE是啥，可能没听清，反问了下ODE的全称 他说他也不清楚）（有可能是我听错了）7.Qwen Image-Edit讲讲（不知道，只用过）反问：1.业务2.手撕题的算法优化（我用的dfs+剪枝，面试官说应该可以用状压，不会）3.面试整体评价（面试官说字节大部分面试官看重聪明度+...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1-实习拷打2- 除了做缓存和分布式锁，Redis 还能做什么？3- 什么时候适合用 Redis 存数据？4- Redis 有多少种持久化策略？5- 讲讲 RDB 的过程？它是怎么做的复制？6- 了解过 Redis 集群吗？它是怎么做的？7- 讲一讲 MySQL 的隔离级别。8- MySQL 默认的隔离级别是什么？9- 工业中用到的（隔离级别）是什么？10- 数据库有几种 log？11- 一次修改数据的时候，几个 log的顺序是什么？12- 了解过 Kafka 和 Rocketmq 这两块吗？13- 写一个 SQL：找出至少连续3次出现的记录。14- 手撕：LRU

笔试时间：2026年4月8日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：路由器资源用量预测（150分）题目路由器的某资源利用率与多个运行特征强相关：协议连接数（单位：个）、转发数据包速率（单位：Mpps）、内存占用率（单位：%）。为了精准预测不同负载下的路由器资源利用率，保障网络稳定运行，请实现批量梯度下降法（BGD）来训练资源预测线性回归模型的参数。资源预测模型： y = w0 + w1·x1 + w2·x2 + w3·x3 （w0 为偏置项，x1、x2、x3 分别为特征，w1、w2、w3 为特征权重）损失函数： 均方误差（MSE） L = (1 / (2m)) ·...