1.解释React Fiber架构的核心设计思想2.前端性能监控需要采集哪些关键指标?3.如何设计一个支持撤销/重做功能的富文本编辑器?4.给定长列表渲染卡顿问题，有哪些优化方案?5.实现双向绑定Proxy版的核心代码6.Webpack的Tree Shaking原理及生效条件7.如何从0搭建前端埋点监控系统?8.解释WebAssembly在前端领域的应用场景9.前端安全防护的完整方案设计10.如何实现基于WebGL的大规模数据可视化?11.Serverless架构在前端工程化中的应用12.设计一个跨端组件库的架构方案

前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...

1.深入挖掘项目细节，例如某个复杂模块的设计思路、遇到的性能瓶颈及解决方案。2.async/await的实现原理是什么?它和Promise、Generator之间有什么关系?3.Webpack中Loader和Plugin的区别是什么?分别举例说明。4.如何设计一个高可用的前端系统?5.前端监控系统如何设计?如何上报和分析数据?6.手写题:实现一个函数柯里化(currying)。7.PWA (Progressive Web Apps)了解吗?它的核心技术有哪些?8.谈谈你对SSR(Server-Side Rendering)和CSR(Client-Side Rendering)的理解。9.如何处理前端的兼容性问题?

秋招我可以失误无数次，但只要面试官失误一次，那么我就会被招进去。凭着这一无敌信念，现在火热接收offer中，滴滴: 主要语音播报和对话，听说强度在互联网里面算好的， base北京网易有道: 也是tts相关，可能做同声传译，聊的不错，强度ok，就是不知道业务好不好， base杭州腾讯音乐: 合成方向，base广州，给的offer包基本满足预期。打听到tme的hc比较少，但是氛围好，比较wlb，业务技术毕竟背靠腾讯感觉值得冲一冲腾讯音乐二面面试官得知我在前司没转正成功的时候，他说，在一个小众领域能获得一些成就已经很不错了，无论做什么重要的是你能养活自己，就足够了…真职场遇到这样的前辈就跪了吧，对得...