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最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 15 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。

1. 腾讯｜AI应用开发后端实习生｜未知

• 日期：2026-04-24
• 关键词：Agent面经
• 难度：4 星
• 标签：技术面 / 约55分钟 / 有代码题
• 技术栈：Agent、RAG、后端开发、DFS、设计模式

面经总结

面试重点围绕AI应用后端项目深挖，考察多Agent编排、失败重试与金融安全场景设计，并涉及RAG知识库热更新和基础算法题。

高频问题

1. 【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用？为什么没有上线？
2. 【Agent与工具调用】多agent怎么编排？具体流程？
3. 【AI/大模型/LLM】训练样本哪里来的？有无模型调优？
4. 【Agent与工具调用】agent失败/中断如何处理？重试安全？
5. 【场景设计题】在跨境汇款业务场景下，agent超时/失败如何应对，并保证资金安全？
6. 【RAG与向量检索】RAG知识库更新怎么不停服？
7. 【系统设计与架构】设计模式追问
8. 【算法与数据结构】手撕代码：比较简单的岛屿最大面积DFS

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/144c6ae334b24c0aa643ed43ccfebaac?sourceSSR=search

2. 腾讯｜未知｜二面

• 日期：2026-04-23
• 关键词：大模型面经
• 难度：4 星
• 标签：技术面 / 已挂
• 技术栈：Java、Spring、AOP、IOC、JVM、volatile、select、poll

面经总结

本场二面重点考察 Java 后端底层原理，并延伸到 IO 多路复用、网络状态机以及 AI Agent/Transformer 等跨领域知识。

高频问题

1. 【编程语言特性】请谈谈你对 Spring 框架中 IOC（控制反转）的理解，包括其核心机制和对象生命周期的全流程。
2. 【编程语言特性】请说明 Spring 中 AOP（面向切面编程）的核心价值（解耦）及实现方式。
3. 【编程语言特性】Spring 中 JDK 动态代理和 CGLIB 动态代理有什么区别？
4. 【编程语言特性】Spring 是如何处理循环依赖的？请解释三级缓存机制的原理。
5. 【并发与多线程】请谈谈你对 volatile 关键字的理解，其核心作用是什么？
6. 【并发与多线程】volatile 关键字在懒汉单例模式中有什么应用？为什么需要用到它？
7. 【并发与多线程】请解释 Java 中的工作内存与主存，以及二者之间的同步机制。
8. 【操作系统】JVM 内存模型的具体实现位置在哪里？它与硬件层、JVM 抽象层如何映射？
9. 【操作系统】请说说 Java 命令、GC 监控的相关知识，怎么查 GC。
10. 【操作系统】请解释 select、poll、epoll 三种 IO 多路复用模型的原理，以及它们的优缺点（如连接数限制、性能问题）。
11. 【操作系统】epoll 模型是如何突破 select/poll 的连接数限制的？其核心数据结构是什么？
12. 【操作系统】epoll 的水平触发（LT）和边缘触发（ET）有什么区别？各自的工作模式是怎样的？
13. 【操作系统】epoll 机制存在哪些开销问题？技术选型时需要如何权衡？
14. 【AI/大模型/LLM】智能回答（传统大模型）与 AI Agent 的核心区别是什么？AI Agent 的核心要素有哪些？
15. 【Agent与工具调用】请谈谈 AI Agent 中上下文工程与记忆管理的关系，二者的核心作用是什么？
16. 【AI/大模型/LLM】上下文大小是被什么限制？
17. 【AI/大模型/LLM】当上下文超出限制时，会采用什么处理机制？
18. 【Agent与工具调用】影响 AI Agent 上下文容量的因素有哪些？
19. 【深度学习】你对 Transformer 架构的了解有多少？
20. 【计算机网络】TIME_WAIT 与 CLOSE_WAIT 状态分别是什么含义？有什么作用？

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/95cfc686e6b74521aeb4c3646b7826a2?sourceSSR=search

3. 腾讯｜未知｜一面

• 日期：2026-04-22
• 关键词：Agent面经
• 难度：4 星
• 标签：现场会议室面试 / 已约二面 / 有代码题
• 技术栈：Golang、TCP/IP、HTTPS、Linux、IO多路复用、锁、Agent、Prompt

面经总结

本场一面重点考察了Golang基础、计算机基础、并发与Linux、Agent设计及服务器管理与负载均衡能力。

高频问题

1. 【编程语言特性】golang特点
2. 【计算机网络】TCP三次握手
3. 【计算机网络】Https
4. 【操作系统】Linux进程线程如何创建
5. 【操作系统】IO多路复用
6. 【并发与多线程】用过哪些锁
7. 【Agent与工具调用】如何设计一个多agent
8. 【Prompt工程】写对应agent的提示词
9. 【DevOps与CI/CD】管理5台服务器，是如何管理的
10. 【系统设计与架构】如何实现服务器请求的负载均衡的
11. 【项目经验深挖】百度的实习

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/3d6a90f681d745849a32e611d1ec1c11?sourceSSR=search

4. 腾讯｜AI应用开发实习生｜一面

• 日期：2026-04-21
• 关键词：Agent面经
• 难度：4 星
• 标签：技术面试
• 技术栈：AI应用开发、多Agent、机器学习、强化学习、高斯混合模型、神经网络、反向传播、缓存特征

面经总结

本场面试主要围绕实习与AI项目深挖，重点考察特征工程、多Agent项目经历以及机器学习基础理论掌握情况。

高频问题

1. 【项目经验深挖】实习拷打
2. 【项目经验深挖】项目拷打
3. 【项目经验深挖】这个项目的背景是什么？你们团队在做什么？
4. 【机器学习基础】你这里说的“特征”具体是什么？它的数据源是什么？怎么生成这个特征？
5. 【机器学习基础】这些特征最终怎么分类？拿到这些特征之后主要用来做什么？
6. 【机器学习基础】训练出来的模型最终输出是什么？又是怎么反过来指导你这块工作的？
7. 【系统设计与架构】你这个两秒、十秒和九十秒这三档缓存，对应的分别是什么样的特征？
8. 【机器学习基础】你说的这些特征，你是知道它到底对应的是哪种用户行为，或者哪一类设备的吗？
9. 【项目经验深挖】大概介绍一下另一个AI投资分析系统项目。
10. 【AI/大模型/LLM】这个项目当时用的模型是哪一家的？
11. 【项目经验深挖】效果怎么样？你自己有测过吗？
12. 【项目经验深挖】你刚才说某支股票的历史行情数据，这些数据是从哪里采的？
13. 【行为面试/软技能】这个项目是你自己主动规划去做的，不是哪个公司或者老师布置给你的，是吧？
14. 【行为面试/软技能】你平时会自己研究AI相关的内容，是吧？
15. 【机器学习基础】机器学习、强化学习这些你都了解过，是吧？
16. 【机器学习基础】机器学习里的高斯混合模型，你能讲一下它的原理吗？
17. 【深度学习】你觉得神经网络里最重要的一个算法，比如在拟合过程中最核心的是什么？
18. 【深度学习】反向传播你了解吗？
19. 【深度学习】你有手推过反向传播吗？

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/9c23964be69d4cd19f38b1b1e74cd177?sourceSSR=search

5. 腾讯/AI应用开发｜AI应用开发实习生｜一面

• 日期：2026-04-21
• 关键词：Agent面经
• 难度：4 星
• 标签：技术面 / 有代码题
• 技术栈：MySQL、Redis、Lua、RocketMQ、SQL、AI Agent

面经总结

本场一面以项目深挖为主，重点考察数据库分库分表、分页优化、Redis并发控制、MQ选型、Agent机制以及SQL和数据结构手写能力。

高频问题

1. 【数据库与存储】你是怎么做分库？怎么分表的？
2. 【数据库与存储】你是对什么取哈希的？
3. 【数据库与存储】分库分表以后，你要做一些跨库或跨表查的话是怎么查？
4. 【数据库与存储】你这里用书签记录法去规避这种深分页，这种是怎么做呀？
5. 【数据库与存储】你这个查的是有序查的吗？
6. 【数据库与存储】MySQL事务隔离级别有哪些？
7. 【微服务与中间件】在这个红包系统里用了Redis的Lua脚本做增减，为什么用Lua脚本不用Redis自己自带的这些原子指令（比如 INCR/DECR）？
8. 【分布式系统】在Redis里的分布式锁，它是大概是什么样的以及怎么用的？
9. 【分布式系统】你这个分布式锁，比如我拿到了以后做处理，在做处理的过程中服务挂掉了，这个时候怎么办？
10. 【微服务与中间件】在这个红包系统里面用了RocketMQ，为什么会选择这种消息队列来去做推送？
11. 【操作系统】说一下线程、进程还有协程他们的一些区别概念。
12. 【并发与多线程】多线程之间会共享哪些东西？
13. 【Agent与工具调用】在这个AI Agent里边有thinking阶段，你这个thinking阶段它怎么决定是调用工具还是直接回复？
14. 【数据库与存储】查询每个商家的名称、品类，以及已完成订单的数量、金额，并按总金额降序排列。
15. 【算法与数据结构】用两个栈实现一个队列，并支持push、pop、peek操作。
16. 【算法与数据结构】在两个栈实现队列的基础上，如果要求支持删除中间元素，该怎么做？

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/66e688eed16e4708af18c3a5efdb62b3?sourceSSR=search

6. 腾讯/微信基础部｜前端开发工程师｜一面

• 日期：2026-04-15
• 关键词：node.js
• 难度：4 星
• 标签：技术面 / 有代码题
• 技术栈：JavaScript、React、React Native、微信小程序、Webpack、Node.js、Nest.js、Nginx

面经总结

本场面试重点考察前端候选人的项目实战深度、跨端与工程化能力，以及算法和基础理论的扎实程度。

高频问题

1. 【行为面试/软技能】请做一下自我介绍，重点讲项目和技术积累。
2. 【项目经验深挖】小程序课表督导系统中，页面转 PDF 的宽高适配难点是什么？你遇到了哪些具体问题，如何解决？用了什么技术库？
3. 【项目经验深挖】你在项目中做过哪些性能优化？比如防抖节流、懒加载、图片优化、分包是怎么落地的？
4. 【项目经验深挖】React 转 RN 的跨端重构项目中，主要难点有哪些？两端适配、样式兼容、技术栈重构是怎么做的？
5. 【项目经验深挖】你是否独立负责过工程化、打包和部署？
6. 【项目经验深挖】你具体在哪个项目中做了打包、体积分析和代码规范？
7. 【前端技术】如何做 Webpack 分包、体积优化和冗余依赖剔除？
8. 【DevOps与CI/CD】你有实际部署经验吗？比如 Nginx 配置、HTTPS 证书配置。
9. 【算法与数据结构】手写爬楼梯算法。
10. 【前端技术】如何实现虚拟 DOM 树的最小更新？请说明 Diff 算法的核心思路。
11. 【计算机网络】HTTPS 的加密流程是什么？证书验证逻辑是什么？如何防止公钥被篡改？如何规避中间人攻击？
12. 【前端技术】你如何理解前端工程化？它的核心是什么？有哪些实际落地操作？未来发展趋势是什么？
13. 【编程语言特性】你有 Node.js 或 Nest.js 的实际开发经验吗？
14. 【编程语言特性】Nest.js 依赖注入（DI）的核心理念是什么？它和 Java 的 IOC/Spring 有什么关联？
15. 【行为面试/软技能】你对前端跨端技术栈和全栈发展有什么规划？

原帖链接：https://www.nowcoder.com/discuss/865669284599513088?sourceSSR=search

7. 腾讯/微信部门｜前端开发工程师｜一面

• 日期：2026-04-15
• 关键词：node.js
• 难度：4 星
• 标签：技术面 / 有代码题
• 技术栈：React、React Native、小程序、Webpack、Node.js、Nest.js、Nginx、HTTPS

面经总结

本场面试重点考察前端候选人的项目落地能力、跨端与工程化实践、前端基础理论以及现场算法编码能力。

高频问题

1. 【行为面试/软技能】请做一下自我介绍，着重讲项目和技术积累。
2. 【项目经验深挖】小程序课表督导系统中，页面转 PDF 的宽高适配难点是什么？遇到了哪些具体问题，如何解决，使用了什么技术库？
3. 【项目经验深挖】你在小程序项目中做过哪些性能优化？比如防抖节流、懒加载、图片优化、分包是如何落地的？
4. 【项目经验深挖】React 转 RN 跨端重构项目中，最大的重难点是什么？两端适配、样式兼容、技术栈重构是怎么做的？
5. 【项目经验深挖】跨端项目中，工程化、打包和部署是否由你独立负责？
6. 【前端技术】你具体在哪个项目中做了打包、体积分析和代码规范治理？
7. 【前端技术】如何做 Webpack 分包、体积优化和冗余依赖剔除？
8. 【DevOps与CI/CD】你有实际部署经验吗？比如 Nginx 配置、HTTPS 证书配置。
9. 【算法与数据结构】现场手写爬楼梯算法。
10. 【前端技术】如何实现虚拟 DOM 树的最小更新？请手写或说明 Diff 算法核心思路。
11. 【计算机网络】HTTPS 的加密流程是什么？证书验证逻辑是怎样的？如何防止公钥被篡改？如何规避中间人攻击？
12. 【前端技术】你如何理解前端工程化？它的核心包括哪些内容，实际是如何落地的，未来发展趋势是什么？
13. 【前端技术】你是否有 Node.js 或 Nest.js 的实际开发经验？
14. 【编程语言特性】Nest.js 依赖注入（DI）的核心理念是什么？它和 Java 的 IOC/Spring 有什么关联？

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/02c25be5a03b41ffab6dbe11e8a9989e?sourceSSR=search

8. 腾讯/AI后台开发｜后台开发工程师｜一面

• 日期：2026-04-14
• 关键词：Agent面经
• 难度：3 星
• 标签：技术面
• 技术栈：MySQL、Redis、Python、Java、AI Agent

面经总结

本场面试重点考察了点赞业务场景下的 MySQL/Redis 设计、一致性与架构理解，并穿插了语言对比、AI Agent 基础和排序算法问题。

高频问题

1. 【数据库与存储】MySQL 的数据查询如何做到高并发？事务是怎么处理的？
2. 【数据库与存储】点赞业务表是怎么设计的？表结构如何设计索引？
3. 【数据库与存储】如果用 Redis 存点赞数据，用的是什么数据结构？数据是怎么存的？
4. 【场景设计题】如何实现查看最近点赞的人这个功能？
5. 【数据库与存储】Redis 的 zset 底层结构是什么？
6. 【数据库与存储】Redis 的数据有没有落到 MySQL？是怎么保证数据一致性的？
7. 【系统设计与架构】当前项目整体架构是什么？
8. 【项目经验深挖】Redis 提升了 MySQL 50% 的效率，这个结论是怎么得出的？
9. 【编程语言特性】之前实习用过 Python 开发工具，Python 和 Java 的区别是什么？
10. 【项目经验深挖】Python 开发的工具是如何提升效率的？
11. 【行为面试/软技能】你是怎么了解 AI 的？
12. 【Agent与工具调用】AI Agent 大概有哪些模型或类型？
13. 【算法与数据结构】介绍一下常见的排序算法。
14. 【算法与数据结构】归并排序和快速排序的时间复杂度、空间复杂度分别是多少？

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/fb1fbb1a6cf54b0c9cf6829771b8cc16?sourceSSR=search

9. 腾讯｜Agent开发｜一面

• 日期：2026-04-10
• 关键词：Agent开发
• 难度：5 星
• 标签：日常实习 / 挂了 / 有代码题
• 技术栈：RAG、多模态检索、Qwen、Agent、工具调用、意图识别、代码助手、状态机

面经总结

这是一场高强度的Agent开发日常实习一面，重点深挖多模态RAG、Agent记忆体系、Qwen工具调用适配、代码助手落地与模型训练实践。

高频问题

1. 【算法与数据结构】一上来先是手撕，比较简单，大概做了5分钟。
2. 【RAG与向量检索】多模态预处理中，图片在RAG系统里是如何向量化检索的？
3. 【RAG与向量检索】多模态预处理环节的技术难点是什么？
4. 【RAG与向量检索】如何杜绝跨场景召回相似步骤的问题，具体实现方式是什么？
5. 【RAG与向量检索】介绍评估精度和召回率所采用的框架，以及召回率的具体计算细节。
6. 【机器学习基础】该框架中精度和召回率的计算方式分别是什么，二者的核心区别是什么？
7. 【机器学习基础】能否只关注召回率而不关注精度，原因是什么？
8. 【项目经验深挖】介绍实习业务方向相关的意图识别模型的实现内容。
9. 【NLP】意图识别模型具体能解决什么问题，结合实例说明模型效果提升的具体表现。
10. 【项目经验深挖】实习项目中遇到的三个技术问题里，最难的是哪一个，具体难点是什么？
11. 【机器学习基础】实习项目的数据集是如何构造的？
12. 【项目经验深挖】该实习项目的开发周期是多久，开发人员配置如何？
13. 【项目经验深挖】代码生成相关项目的开发目的是什么？
14. 【Agent与工具调用】该项目与相关经典框架解决的问题是否相同，核心区别是什么？
15. 【AI/大模型/LLM】相关经典框架为何不支持Qwen系列模型，具体问题是什么？
16. 【Agent与工具调用】如何让Qwen模型正常使用相关工具，具体实现方式是什么？
17. 【AI/大模型/LLM】思考模型与非思考模型的输出除标签外，还有哪些核心区别？
18. 【Agent与工具调用】如何解决Qwen思考模型产生错误工具调用、空工具调用的问题？
19. 【项目经验深挖】项目中遇到的核心挑战是否与相关经典框架解决的问题一致？
20. 【项目经验深挖】该项目是完全自研还是参考相关实现，具体做了哪些内容和思考？
21. 【Agent与工具调用】模型多轮对话的历史记录中，长期记忆和短期记忆由谁定义、如何区分？
22. 【Agent与工具调用】长期记忆和短期记忆的判断主体是谁，判断的指标是什么？
23. 【Agent与工具调用】长期记忆的维护需要哪些策略或算法，具体如何维护？
24. 【Agent与工具调用】长期记忆是否需要做处理，是直接保留对话内容还是总结后保存？
25. 【Agent与工具调用】长期记忆的总结工作由谁实现，总结的触发时机和算法是什么？
26. 【项目经验深挖】结合发现的问题和采取的措施，继续介绍项目后续的开发内容和思路。
27. 【Agent与工具调用】模型调用搜索工具的优化实现效果如何，与未使用工具前的核心区别是什么？
28. 【系统设计与架构】项目中状态机的能力具体是如何体现的？
29. 【Agent与工具调用】大模型如何感知状态机的当前状态？
30. 【Agent与工具调用】短期记忆的5轮对话指原始对话还是整理后的内容，短期记忆如何转化为长期记忆？
31. 【Agent与工具调用】触发短期记忆转化为长期记忆的条件是什么，如何结合短期记忆和已有长期记忆生长新的长期记忆？
32. 【算法与数据结构】长期记忆的淘汰算法是否为先进先出，该算法是否存在问题？
33. 【场景设计题】针对长期记忆先进先出算法的潜在问题，是否有新的优化思路？
34. 【RAG与向量检索】长期记忆是否一定要淘汰，能否通过检索方式调取而非丢弃，该思路的可行性如何？
35. 【AI/大模型/LLM】长期记忆占用模型上下文窗口会导致输出窗口压缩，该问题的优化方向是什么？
36. 【RAG与向量检索】项目中RAG的作用是什么，其调用时机是怎样的？
37. 【项目经验深挖】该代码生成相关项目整体的技术难点是什么？
38. 【场景设计题】现阶段各类大模型代码助手平台大规模落地使用的最大难点是什么，解决哪个核心问题才能实现规模化应用？
39. 【场景设计题】如何解决大模型对大代码量项目理解不足、易出错的问题？
40. 【RAG与向量检索】代码助手在代码检索时，如何高效找到与问题相关的依赖并提供给大模型？
41. 【系统设计与架构】现阶段为何少有框架做代码依赖相关的优化工作，核心原因是什么？
42. 【场景设计题】若要解决代码依赖难以查找、模型无法理解整体代码库的问题，除构建图谱外还有哪些方法？
43. 【AI/大模型/LLM】介绍实习过程中做的模型后训练相关工作，具体实现方式是什么？
44. 【机器学习基础】基于400条回答不佳的真实数据，如何将其用于模型训练？
45. 【机器学习基础】仅靠400条数据难以训练出靠谱模型，如何将数据集扩展到1万条，具体的扩展过程是什么？
46. 【行为面试/软技能】介绍近期看过的技术相关文章，说明其核心内容和解决的问题。
47. 【Agent与工具调用】该技术框架与其他同类框架（如Agent相关框架）的核心区别是什么？
48. 【项目经验深挖】介绍毕业论文的研究方向和核心内容。
49. 【行为面试/软技能】能否立即到岗实习，实习的可到岗时间是怎样的？

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/aef9769bc0604700bcc8ed4fa8db8377?sourceSSR=search

10. 腾讯｜AI Agent开发｜二面

• 日期：2026-04-10
• 关键词：大模型面经
• 难度：4 星
• 标签：实习 / 50分钟
• 技术栈：Text2SQL、Embedding、RAG、Rerank、Query Rewrite、Agent、MCP、向量检索

面经总结

这场腾讯实习二面偏AI应用与系统设计，重点深挖Text2SQL、RAG和Agent方案选型、检索策略及记忆架构等细节。

高频问题

1. 【AI/大模型/LLM】不同数据表量级下，Text2SQL 的技术选型差异是什么？
2. 【RAG与向量检索】为何要将数据表每一行数据向量化？使用的 Embedding 模型是什么？
3. 【RAG与向量检索】行级向量化与表元数据（Metadata）检索的优劣对比，为何不直接用 Metadata？
4. 【AI/大模型/LLM】Text2SQL 业界常用方案、技术框架与难点你了解哪些？
5. 【项目经验深挖】Jira Agent Rack 项目要解决什么问题？高频查询内容是什么？
6. 【RAG与向量检索】为何采用关键词+向量混合检索？各自适用场景是什么？
7. 【RAG与向量检索】结构化数据用固定分块的原因？什么场景不适合固定分块？
8. 【RAG与向量检索】长文档 RAG 如何分块？标点分块如何解决语义割裂问题？
9. 【RAG与向量检索】RAG 中为何要加重排（Rerank）环节？你的项目是否使用？
10. 【RAG与向量检索】加重排后效果变差的原因是什么？
11. 【Prompt工程】是否做过 Query 改写？解决什么问题？如何实现？
12. 【AI/大模型/LLM】RAG 与小模型微调的适用场景分别是什么？
13. 【Agent与工具调用】多 Agent 系统采用什么架构？任务如何编排？
14. 【Agent与工具调用】OpenCloud、Perplexity 等 Agent 系统的核心是什么？
15. 【Agent与工具调用】Agent 的短期/长期记忆如何设计、区分与协作？
16. 【Agent与工具调用】Agent 系统相比直接用大模型的优势是什么？
17. 【Agent与工具调用】用户如何自定义 Agent 与 MCP？流程是什么？

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11. 腾讯/内容服务部｜后台开发｜二面

• 日期：2026-04-10
• 关键词：前端面经
• 难度：4 星
• 标签：1小时 / 挂了 / 有代码题
• 技术栈：LangGraph、LangChain、HTTP、HTTPS、TLS

面经总结

这场腾讯内容服务部后台开发二面以AI智能体项目深挖和网络协议基础为主，并辅以一道手撕算法题，整体偏综合考察。

高频问题

1. 【行为面试/软技能】自我介绍
2. 【项目经验深挖】项目相关和研究方向相关深挖
3. 【Agent与工具调用】所用智能体开发架构是什么（LangGraph）
4. 【Agent与工具调用】LangGraph与LangChain的区别
5. 【AI/大模型/LLM】具体微调怎么做的
6. 【系统设计与架构】项目架构怎么确定的，有没有用最近新发布的技术比如skills
7. 【Agent与工具调用】记忆管理怎么做
8. 【计算机网络】说一下访问 www.baidu.com 这一过程发生了什么，尽可能详细
9. 【前端技术】能详细说一下前端页面发生了什么吗
10. 【计算机网络】HTTP和HTTPS的区别
11. 【计算机网络】TLS建立连接的过程
12. 【算法与数据结构】手撕算法：输出第k大的数
13. 【行为面试/软技能】反问：有什么需要提升的？

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12. 腾讯｜AI Infra实习生｜一面

• 日期：2026-04-10
• 关键词：AI Infra
• 难度：4 星
• 标签：实习 / 有代码题
• 技术栈：CUDA、NVLink、RDMA、Reduce-Scatter、All-to-All、Kernel Launch、分布式推理

面经总结

这场腾讯AI Infra实习一面重点考察项目经历、GPU/CUDA底层原理、分布式通信与推理架构设计，并辅以经典链表手撕代码题。

高频问题

1. 【项目经验深挖】聊项目
2. 【AI/大模型/LLM】聊一下chunk prefill，他是为了解决什么问题而提出的
3. 【分布式系统】说一下reduce-scatter和all-to-all通信
4. 【深度学习】怎么减少launch kernel overhead
5. 【深度学习】CUDA编程中bank conflict是什么，怎么解决？
6. 【系统设计与架构】场景题：一个大集群中有节点内有nvlink，节点间部分机器有rdma，怎么去设计你的分布式推理方案
7. 【算法与数据结构】代码题：k个一组翻转链表

原帖链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/79f0a345a13a466a831a9ae5104f0c03?sourceSSR=search

13. 腾讯/S3｜Java后端开发｜一面

• 日期：2026-04-10
• 关键词：前端面经
• 难度：3 星
• 标签：校招 / 1小时 / 挂了 / 有代码题
• 技术栈：Java、SpringBoot、MyBatis、MySQL、Redis、SQL、大模型

面经总结

这场腾讯S3一面偏广度考察，覆盖Java后端基础、数据库与中间件、系统设计，以及结合项目的大模型相关问题。

高频问题

1. 【算法与数据结构】最小路径和，经典二维DP
2. 【编程语言特性】StringBuilder 和 StringBuffer 的区别是什么？
3. 【微服务与中间件】SpringBoot 项目中你是怎么处理全局异常的？
4. 【编程语言特性】== 和 equals 的区别在哪？
5. 【算法与数据结构】ArrayList 和 LinkedList 的区别在哪？
6. 【并发与多线程】Java 里面怎么实现线程安全？
7. 【并发与多线程】synchronized 能修饰变量吗？
8. 【并发与多线程】volatile 关键字可以修饰变量吗？
9. 【微服务与中间件】哪些注解可以实现依赖注入？
10. 【微服务与中间件】这些依赖注入注解之间有什么区别？
11. 【编程语言特性】HashMap 中填充多少个键值对时会触发扩容机制？
12. 【数据库与存储】MyBatis 的缓存机制有了解吗？
13. 【操作系统】程序上线后频繁 Full GC，你怎么排查？
14. 【系统设计与架构】设计一个简化版 QQ，有群聊、聊天记录、在线状态这些功能，你会用到什么数据结构？
15. 【AI/大模型/LLM】你们项目里模型用的什么模型？哪个是推理模型？
16. 【系统设计与架构】流式输出到前端是怎么做的？
17. 【AI/大模型/LLM】选用大模型时考虑的维度有哪些？
18. 【AI/大模型/LLM】大概说一下大模型的原理。
19. 【AI/大模型/LLM】大模型的参数是什么？
20. 【数据库与存储】用过什么数据库？
21. 【数据库与存储】SQL题：一个表里有自增 id 和 name 字段，现在有 (1, 张三) 和 (10, 张三)，怎么去重？
22. 【数据库与存储】inner join 和 left join 有什么区别？
23. 【数据库与存储】怎么避免脏读？
24. 【微服务与中间件】Redis 的哨兵模式有了解吗？
25. 【微服务与中间件】Redis 怎么做持久化的？
26. 【微服务与中间件】除了 Redis，这类中间件你还有其他了解的吗？
27. 【编程语言特性】其他语言有过什么了解？

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14. 腾讯/TEG-混元数据部｜前端开发｜一面

• 日期：2026-04-10
• 关键词：前端面经
• 难度：3 星
• 标签：实习 / 挂了 / 有代码题
• 技术栈：JavaScript、CSS、Vue、HTTP、HTTPS、TLS、Webpack、Vite

面经总结

这是一场腾讯TEG混元数据部前端实习一面，重点考察前端基础、Vue原理、工程化工具、网络安全认知以及项目与学习能力。

高频问题

1. 【行为面试/软技能】前端的话平时是怎么学习的？
2. 【项目经验深挖】项目有没有可以优化的地方？
3. 【行为面试/软技能】你为什么选择前端呢？
4. 【编程语言特性】JS里面的原型链，原型链的顶层是什么？
5. 【编程语言特性】闭包，你怎么理解？
6. 【编程语言特性】JS防抖和节流。
7. 【编程语言特性】实现一个防抖函数。
8. 【前端技术】CSS盒模型。
9. 【前端技术】水平垂直居中的方法有哪些？
10. 【前端技术】display: flex有哪些属性？
11. 【前端技术】EM和REM区别？VH和VW？
12. 【场景设计题】设计一个响应式页面，左侧固定宽度，右侧铺满整个屏幕，怎么做？
13. 【前端技术】Vue里面有哪些生命周期？为什么要设计这些生命周期呢？
14. 【前端技术】Vue有哪些指令？
15. 【前端技术】两个组件怎么做数据交流？
16. 【前端技术】watch怎么实现的？
17. 【计算机网络】HTTP和HTTPS有什么区别？假如我获取到了TLS的证书的话，我能劫持这个HTTPS的通信信息吗？
18. 【前端技术】Webpack的loader和plugin有什么区别？
19. 【前端技术】为什么Vite的打包很快？
20. 【算法与数据结构】算法：零钱兑换，时间复杂度是多少，还能用什么方法实现？
21. 【行为面试/软技能】学前端大概学了多久？
22. 【行为面试/软技能】专业主要是学什么的？
23. 【AI/大模型/LLM】写项目的过程中有涉及到使用一些AI coding的方式去写吗？
24. 【行为面试/软技能】在你学习的过程中，假如遇到一个比较难的问题，你会怎么快速去了解它并且掌握？

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15. 腾讯｜Java全栈开发实习｜未知

• 日期：2026-04-10
• 关键词：测试
• 难度：2 星
• 标签：实习 / 通过
• 技术栈：Java、Redis、SQL、MQ、List、Map、缓存、数据库

面经总结

这场面试整体偏基础，技术面主要考察Java后端常规八股和项目经历，主管面则重点看稳定性、性格与处事能力。

高频问题

1. 【并发与多线程】死锁怎么排查和解决？
2. 【分布式系统】Redis 怎么防止误删别人的锁？
3. 【数据库与存储】缓存和数据库如何保证一致性？
4. 【数据库与存储】SQL 优化有哪些方法？
5. 【编程语言特性】Java 三大特性是什么？
6. 【微服务与中间件】MQ 消息丢失和重复消费问题怎么处理？
7. 【编程语言特性】List 和 Map 的区别是什么？
8. 【项目经验深挖】介绍一下你的实习项目和亮点实现。
9. 【行为面试/软技能】针对稳定性、性格和处事能力的测试问题。

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