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感性的大老虎在刷代码
03-09 12:32
华北水利水电大学 Web前端
发布于湖北
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26届双非一本简历求拷打😭😭
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03-16 18:46
门头沟学院 Java
面试官最爱问的4大类问题+满分答题思路
先跟大家说个核心原则:AI岗面试,基础概念是入场券,工程落地能力是核心,业务思维是最终录取的关键。面试官问的所有问题,本质上都是在判断:你能不能把AI技术落地到实际业务里,解决真实问题。下面我把所有问题分成4大类,从基础到高阶,全覆盖拆解。一、基础概念类:100%会问,送分题绝对不能丢分这类问题是面试的开胃菜,主要考察你对AI核心概念的理解,判断你有没有入了AI的门,绝对不能答得模棱两可。高频题目&满分答题思路什么是大模型幻觉?产生的根本原因是什么?避坑点:别只说“模型说假话”,要讲清楚本质,还要分维度说原因,体现你的深度理解。满分思路:先定义→大模型幻觉是指模型生成的内容,看似合理但...
面试官最爱问的 AI 问...
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03-05 00:20
门头沟学院 前端工程师
AI agent实习二面 商汤科技
给我面没招了,感觉自己好菜、面试很难,还是要多多练习1.React的Fiber架构是如何优化大模型流式输出时的UI渲染的?2.在处理AI返回的Markdown内容时,如何防止XSS攻击?3.如何实现一个高性能的AI聊天长列表?4.谈谈你在项目中是如何管理Prompt模板以及AI状态流的。5.AI流式输出(Streaming)过程中,如果前端渲染跟不上后端推送速度,你会如何处理?6.如何实现AI绘图场景中的局部重绘(Inpaint)功能?7.你们是如何监控AI云平台的性能指标的?8.介绍一个你处理过的最复杂的AI相关前端问题。
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03-10 09:43
门头沟学院 前端工程师
通过JD看AI时代前端开发者需要具备的技能
现在AI技能是求职的默认必备技能,不管是传统的前后端项目还是现在AI潮流新涌出的AI应用开发工程师、AI Agent工程师以及最顶的AI 算法工程师,笔者为前端岗位,秋招投递了15+互联网大厂,收获3家大厂Offer(快手、京东、拼多多),下面聊聊个人对面试中的AI的一些idea:总结(通过JD总结要学什么)前端基础JS&算法、React&Vue框架、Vite、Monorepo、Pnpm工程化、性能优化、主流(微前端、SSR、大前端)仍为基础,全栈+AI是亮点,前端&AI学习:框架前端开发者不再只是 UI 渲染层,而是要理解大模型、Agent、多模态交互,并能在业务中落地 AI 能力。整体架构可以分为四层:AI基础知识大模型基础核心概念:LLM(大语言模型)、Token、上下文窗口、Embedding、微调(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)。关键能力:文本生成、代码生成、多模态理解(文生图 / 文生视频)、知识问答。前端视角:如何通过 API 调用模型、如何处理流式输出(SSE/WebSocket)、如何优化 Token 消耗。Agent 与 RAGAgent:能自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体(如 Coze 扣子、TRAE)。RAG(检索增强生成):结合私有知识库,让大模型回答更精准、可控。前端视角:如何设计 Agent 交互界面、如何展示 RAG 检索过程、如何做多轮对话管理。多模态 AI核心:文本、图像、音频、视频的融合生成与理解(如剪映的 AI 生成、实时交互)。前端视角:Canvas/WebGL 渲染、WebRTC 实时流、WebGPU 加速、多模态内容预览与编辑。AI工具链应用场景AI IDE 开发(TRAE、Cursor 方向)核心:打造端到端生成真实软件的智能协作平台。前端职责:AI 功能交互实现(代码生成、代码理解、知识问答)、IDE 内核框架开发、插件生态与工具链。技术栈:React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE。Agent 平台开发(Coze、HiAgent 方向)核心:新一代 AI Agent 平台,支持协同办公与应用开发。前端职责:LLM 驱动的 AI Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具。技术栈:React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信。多模态创作与交互(剪映、抖音方向)核心:生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升。前端职责:AI 生成内容预览、实时滤镜 / 特效、多模态编辑界面。技术栈:WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化(FPS、内存)。AI + 全栈开发(小红书、美团方向)核心:在 AI Coding 工具协助下完成前后端开发、测试、部署。前端职责:全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率。技术栈:Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用。可视化与 AI 交互(同顺方向)核心:大模型应用的可视化交互、RAG/Agent 工作流演示。前端职责:可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面。技术栈:ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计。工程化与能力要求前端基础扎实的 HTML/CSS/JS/TS,熟悉 React/Vue 等框架。工程化工具:Webpack/Vite、NPM/Yarn、CI/CD、自动化测试。跨端能力:WebAssembly、Electron、Taro 等。AI 工程化模型接入:OpenAI API、火山方舟 SDK、流式输出处理。性能优化:Token 压缩、缓存策略、推理延迟优化、首屏加载。安全合规:数据脱敏、隐私计算、内容审核。软能力拥抱新技术,紧跟 AI 前沿,不设边界。跨团队协作:与算法、后端、产品紧密配合。创新思维:将 AI 技术与前端体验创造性结合。
AI时代下,你的岗位要求...
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03-01 12:42
二本计算机,回老家考公还是到深圳/杭州做跨境电商
吃不了程序员这碗饭,目前只能想到这两条路,要么现在开始备考老家宁德公务员,要么开始找电商实习经验顾虑就是考公备考有点晚了,但宁德分应该还好,跨境电商的薪资不知道能否在大城市找到能存活下去的工作
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03-17 23:44
新疆大学 Java
经典八股文 “你平时是怎么吃晚饭的?谈谈你对吃晚饭的理解?”
面试满分回答:面试官您好,对于“吃晚饭”我的理解是‘为了保障核心业务-高质量睡眠’而做的预处理。我考虑从以下四个维度回答1. 什么时候吃:我将晚饭配置在睡前半小时。原因有两个:太早容易导致睡前饥饿引发二次进食,增加消化负担;太晚则会因为胃部膨胀影响入睡舒适度。2. 在什么地方吃:就近原则 首选宿舍。原因有二:第一,在宿舍就餐,吃完即进入睡眠场景,避免了从饭店到宿舍过程中的物理位移开销。第二,外出就餐产生的回程路途会激活神经系统,导致系统由休眠模式被迫切换为活跃模式,增加了后续重新进入睡眠状态的成本。在宿舍用餐能有效降低这一切换成本。3. 吃什么:我会选择‘高碳水+高油脂’类食物。我的逻辑是利用碳水快速供能、油脂延长消化时间的特性,通过生理上的饱足感产生一种自然的放松状态,从而有效地缩短入睡前的延迟,这样可以显著降低入睡的延迟时间(Latency),从而实现快速进入睡眠态。4. 吃到几成饱:在饱腹度上,我将其控制在9.5成。这不是盲目的,而是基于我个人实践的最佳饱腹位,符合泊松分布,一般不要改动。
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