腾讯复活王？

客户端就是纯 SwiftUI + Swift 原生写的，能直接吃到 iOS 系统级性能，丝滑得很。后端用 Hono + TypeScript，跑在 AWS Lambda 上，正经 Serverless 架构。接口全部走 Amazon API Gateway 路由，CORS 和鉴权直接在网关层搞定。用户登录认证交给 AWS Cognito，邮箱、手机号、Google、Apple 登录都支持。数据库用 Amazon Aurora Serverless v2（PostgreSQL），自动扩缩容，基本不用管。图片、音视频这些静态资源存在 S3，再套个 CloudFront CDN，全球访问都快。日志和监控统一扔 CloudWatch，性能问题和报警都能看。AI 相关的图像、语音、生成类任务，单独拆了个 Python Lambda 服务来处理，模块分得很开。整套东西全链路自动扩容，不用运维服务器，成本低弹性还高。

1、TCP 和 UDP 在微信客户端里一般分别用在哪些场景答案：像聊天消息、图片消息、文件传输、登录态同步这类场景，核心诉求是可靠、有序、不能乱不能丢，所以更适合基于 TCP 的长连接体系。哪怕中间有重传和拥塞控制带来的额外开销，也必须保证最终一致和消息正确到达。而音视频通话这类实时互动场景，重点通常不是每一帧都绝对到达，而是延迟要低、抖动要小、卡了能尽快恢复，所以更适合 UDP 或基于 UDP 进一步封装的传输协议。因为对实时媒体来说，晚到的数据往往比丢掉的数据更没价值。所以在微信这类客户端里，两者是按业务目标拆分的。强一致消息链路偏 TCP，实时媒体链路偏 UDP。2、了解 QUIC 协议...

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发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 实习拷打2. 项目深挖3.推荐业务目前的优化目标是什么？4.多场景建模具体指什么？不同场景下用户行为有什么差异？5.这些场景是分开建模还是统一建模？特征或网络层面有没有做场景区分？6.如果特征落盘时刻上下文发生变化，是否会造成线上线下不一致？7.能描述一下从用户请求、模型训练到在线serving的完整流程吗？样本落盘机制是怎样的？8.离在线链路是分离的还是统一的？流式样本和离线样本分别如何使用？9.介绍一下RankMixer的结构原理。它与MLP、Transformer或DIN相比，核心区别和优势是什么？10.如果拓展token数量，具体如何实现？为什么token机制能实现特征的自动深度交叉？11.场景特征是直接拼接embedding，还是有独立的场景block？独立使用还是全局共享？12.如何判定模型优化效果是正向还是负向？评估方式是什么？13.所有场景样本是一起训练还是分开训练？指标是看全局还是分场景？14.超长序列建模的长度是多少？具体实现方案是什么？15.多尺度注意力指的是什么？与全序列原生attention相比有何区别？16.不同时间段的序列输出如何融合？如何平衡每个时期兴趣的权重？有没有自适应机制？