背景： 本人西北大学软件工程专业大二，投递/被邀请的是腾讯云智相关产品实习岗位，方向和音视频 PaaS、实时互动、云产品相关。之前没有大厂实习经历，主要准备内容是自己的 AI 学习导航系统项目，以及腾讯云 TRTC、IM、PaaS、实时音视频的一些基础理解。这次是二面，结果暂时等待通知。整体体验比较好，面试官追问比较深入，不是压力面，更像围绕项目、AI趋势和岗位匹配度做讨论。一、开场和自我介绍开头先做了环境调试，确认收音和画面。之后是自我介绍。我主要介绍了自己的专业背景：软件工程大二，平时对技术和人文学科结合比较感兴趣，所以不只关注纯开发，也会关注产品、用户、技术趋势这些问题。然后解释了为什么会接受腾讯云产品岗的面试：一方面是对云产品和音视频方向感兴趣，另一方面也觉得实时互动和多模态 AI 的发展有连接点。二、项目深挖：AI学习导航系统这一部分是面试重点。我讲的是自己做的 AI 学习导航系统。项目背景是：很多大学生使用大模型时，只是把它当作搜索引擎，没有真正利用大模型做学习过程中的认知辅助。所以我希望做一个不是单纯聊天框的系统，而是通过学习流程和提示词脚手架，引导用户完成学习任务。我讲了系统的五阶段流程：目标输入学情诊断个性化规划任务执行总结报告任务执行阶段又拆成四步：结构建立知识理解费曼输出反思总结技术实现方面，我提到前端用 Vue，后端主要调用 DeepSeek、Claude、GPT-4 等模型 API，项目部署在云服务器上。这个地方没有展开太多技术细节，因为面试官更关注产品逻辑和问题价值。面试官主要追问：1. 这个项目解决的核心问题是什么？2. 为什么用户需要这样的学习流程？3. 它和普通 AI 聊天工具有什么区别？4. 用户反馈有没有做？5. 项目目前还有哪些不足？我的感受是，产品岗讲项目时，不能只说“我做了什么功能”，一定要讲清楚“为什么要做这个功能”。尤其是没有实习经历的同学，自己的项目就是最重要的证明材料。三、AI编程和教育方向讨论面试中还聊到了 AI 编程对教育的影响。我表达的观点是：未来很多细碎的工程实现会被 AI 降低门槛，比如普通接口、页面、项目脚手架等。但计算机基础不会因此变得不重要，反而会更重要。因为 AI 能生成代码之后，人更需要判断代码是否正确、系统是否合理、问题核心在哪里。面试官追问了一个问题：如果 AI 生成的代码有深层漏洞，仅靠基础知识能否 Review 出来？我回答的大意是：不能完全依赖基础知识，也不能完全依赖 AI。未来更可能是人和 AI 协同排查，人负责抓核心矛盾和判断方向，AI 辅助定位和解释细节。四、大模型幻觉相关问题面试官问到了大模型幻觉的问题。我提到了两个比较常见的方向：RAG，也就是检索增强生成提示词约束，通过结构化 Prompt 降低模型乱答概率面试官又补充了一种更严谨的方向，大概是通过数学证明、可验证代码、形式化方法来解决幻觉问题。这个地方我没有答得特别深入，但感觉面试官也不是要求我完全掌握，而是看我有没有基本认知，以及能不能接住进一步讨论。五、英语能力和信息获取面试官问了英语能力。我说四级 600 左右，六级 460 左右，六级没有专门备考。平时会用 Grok、英文搜索、YouTube 技术视频获取海外 AI 和技术动态。这个地方建议大家不要只说“我英语还可以”，最好补一句你平时怎么用英语获取信息，会更有说服力。六、职业规划和实习时间面试官问了职业规划。我说自己目前还在考研和就业之间摇摆，但越来越倾向于进入企业解决真实问题，尤其是 AI 应用、云产品、音视频基础设施这类方向。同时也说明了自己可以协调学校课程，保证每周 4 天左右的实习时间。七、对腾讯云音视频方向的理解我提到自己比较关注 TRTC 和 IM。我的理解是，音视频不只是直播、会议这些单点场景，它可能会成为未来多模态 AI 应用的重要基础设施。因为人最自然的交互方式不是文字，而是声音、画面、表情和实时上下文。未来 AI 如果进入教育、会议、客服、办公协作等场景，实时音视频能力会非常关键。这个观点面试官没有明显否定，后续也围绕实时互动行业认知给了我一些建议。八、反问环节我主要问了：后续流程大概有几轮作为候选人，后续应该重点提升哪些能力面试官反馈大概是，日常实习生流程可能比正式招聘短一些，后续建议重点深化实时互动行业认知，同时处理好学业和实习时间。九、个人复盘答得比较好的地方：1. AI 学习导航系统这个项目讲得比较完整，能说明背景、流程和设计逻辑。2. 能把自己的项目和 AI、教育、产品能力联系起来。3. 对音视频和多模态 AI 的连接有自己的理解。4. 面试过程中没有完全背答案，整体比较像真实讨论。不足的地方：1. 用户反馈不够结构化，项目还缺少更真实的数据验证。2. 对音视频 PaaS 的行业理解还比较浅，准备时间短。3. 大模型幻觉相关问题只答到了 RAG 和 Prompt，更深的形式化验证、可验证代码等方向了解不够。4. 职业规划还可以更坚定一些，不要显得太摇摆。十、给类似同学的建议如果你也是低年级、没有实习经历，但想面产品岗，我觉得最重要的是准备好一个能讲深的项目。不要只背产品八股，也不要只堆技术名词。面试官真正会追问的是：你为什么做这个项目？你看到了什么问题？你怎么拆解？你怎么判断有效？你后面准备怎么迭代？低年级不是完全劣势。只要能体现快速学习能力、结构化表达能力、项目思考深度和对行业的兴趣，还是有机会把面试聊起来的。目前结果等待通知，后续有进展再更新。

大神们给下建议，四非本+无实习真的好难。目前字节二面挂，腾讯面了4轮(两个一轮挂，两个二轮挂)。其他的中小场没有任何音讯，请问还有机会吗五月，急！

投完简历，做了测评，AI 面试都还没做。没想到星期一 4 点投完论文，早上十点多组会的时候就给我发腾讯客户端一面。C++ 八股左值和右值区别。突然问这么简单的一下有点懵，然后大概答了一下左值、将亡值、纯右值，然后强调了一下左值的所有权，转移时用 move。TCP 三次握手和四次挥手，简单说了下三次握手和四次挥手流程，提了一下捎带机制和挥手的时候发送剩余数据。智能指针。提了一下 shared_ptr，强调了应该优先用在所有权明确时优先 unique_ptr，顺带提到了 shared_ptr 存在的循环引用问题。追问怎么解决循环引用，回答 weak_ptr 以及shared_ptr 引用某个对象时所有权意味着主从关系，若 A、B 相互引用，造成析构时引用计数无法正确归零。然后解释 weak_ptr 是弱化的所有权，一方面起到观察作用，另一方面是引用控制块由于是智能指针共享的，其中的弱引用计数也起到了 RAII 的作用，可以让引用计数块正确析构。虚表是什么。有 virtual 函数的类就是虚类，类中除了自己定义的成员还有一个虚表指针指向虚表，表里面有虚函数入口地址和 RTTI 信息，RTTI 信息用于 dynamic_cast 的时候判断类型。追问虚类内存布局，举了个例子，对于一个没有成员的类，大小 1 字节（约定是这样），若其中包含了虚函数（特别提了一下成员函数不占用类的空间，全局一份），就会在类成员的基础上加上一个虚表指针，这时候类的大小是 8 字节（64 位），也就是一个指针的大小。还好之前有看过 LLVM 的 IR，对这个比较熟。知道哈希吗，怎么实现。通过一个哈希函数将一个大的集合映射到一个小的集合，实现 K-V 的存储，由于是大集合映射到小集合，所以存在哈希冲突。一般有线性探测、拉链、再次哈希的方案。STL 里哈希表是用的拉链 + 红黑树。追问红黑树。答曰红黑树是 AVL 的改进版本，AVL 要求左右子树高度差最大为 1，红黑树放宽了这个限制。由于怕拷打红黑树的操作，遂补充一句红黑树的插入删除时间太久没接触有点记不清了。进程和线程区别。进程是操作系统资源调度的单位，堆、文件句柄（描述符）等资源都托管在进程中，线程是操作系统调度的最小单位，本质是一个在 CPU 核心上运行的函数。由于这个问题过于简单，怕没有亮点，遂延伸到 Windows 的进线程模型是比较标准的，而 Linux 实际上并没有真正意义上的进线程，只有任务（task_struct），任务从行为上类似于线程，task_struct 中有 thread_struct 在上下文切换时存储 CPU 的通用寄存器值、段寄存器值等，此外还有一些额外的信息标识进线程组来贴合进线程的概念。然后又延伸到 Linux fork，fork 时仅 fork 一个 task，实际上并没有 fork 进程的所有线程，若在 fork 时其他 task 调用 malloc 等内部申请锁的函数会导致 fork 后的 task 死锁，因为其他的 task 已经不存在的，还提了一下 chrome 源码中的一些关于 fork 的注意事项。滔滔不绝讲了半天面试官说不要延伸太多。什么是线程同步。懵逼二度，不知道从哪里说起。和面试官确认了一下讲了数据竞争问题，mutex 是阻塞原语可以实现互斥访问，条件变量是同步原语，可以在某个条件不满足的时候阻塞，等到条件满足时由其他线程唤醒，比如生产者消费者问题。还提到了原子变量和内存屏障也能部分地实现同步，由于之前面试官说不要延伸，遂打住。项目相关：有一个操作系统内核实现（没问）还有一个几十个 stars 的游戏工具项目，主要是用在游戏里自动刷任务的，讲了一下项目架构。C++ 实现的控制器里面塞了个自己部署的深度学习模型做推理，判定状态后实时交给 Lua 执行器执行，Lua 执行器里封装了 Logitech G Hub API，由于标准库仅支持 string、math、table，缺少协程，遂用了一点 tricks 实现了简易协程用来在命令变更时切换任务。为了让用户使用方便还做了个前端。Skills 了解过吗。不了解，但知道 Agent，做过一些相关的横向、纵向研究，然后谈了一下 AI Agent 构建的一些流程。面试官说可以了解一下 Skills。算法。面试官挑了半天，给了一道 Leetcode hard 的并查集 Redundant Connection II，人直接炸了。撕了半天，面试官又给了一道（没看）说能做出来一个就行。由于第一道已经写了一点，遂继续尝试。写了半天，运行之后发现结果不对，感觉寄了。面试官说思路是对的，就直接让我过了（人也太好了）。反问。问客户端做什么，说是 QQ。正好了解过，就问 QQ NT 这个架构是怎么做跨平台的，几年前 Linux 根本没有 QQ 用，现在除了 Wayland 下面有点小问题，X11 基本体验上和 Windows 没区别。答曰 Electron.js 加上底层封装库。问底层封装是不是做成动态链接库给上层调用，答曰是，我附和说跟 vscode 有点像。日常实习，接不接受 base 深圳。之前投一堆简历都没啥动静，这会压根不挑了。---分割线---二面：问了我做的那个游戏工具项目，然后纯聊天，最后给了个链表去重。三面：让我讲了做的游戏工具项目，讲了二十多分钟，最后给了个 AI Coding。四面：随便问了一些基本情况、做的项目。问有没有了解过 harnessing engineering 等。---分割线---5.9 offer。

今年刷到好多人这个流程挂或者录用评估挂，太不容易了，在hr面试完横向的过程中，又更新了一哈简历，补充了一个飞书云文档描述自己最近的Ai应用经历，我也算争取过了我是已经有暑期实习的情况下，挂了，不敢想象那些还没拿到offer的朋友们录用评估挂是多么痛苦的体验，就这样吧，也谢谢我朋友安慰我！后面沉淀半个月再投吧，下次冲一冲agent开发，学历不好的孩子只能用实习来凑了！现在百度暑期实习快一个月了，负责了一个版本的需求，主要产品也都是龙虾➕AI，组内氛围也蛮好，考虑的是主要现在很多厂已经没有纯前端的岗位，所以还是想再找一段agent或全栈的实习，有没有类似的兄弟