一个小厂 位置在合肥  一天150加班25目前大三下还无实习，是现在去实习积累下经验还是继续沉淀准备秋招

那是一个普通的周五下午。 导师把我叫到工位旁，打开一个代码仓库，说："这个模块最近业务增长比较快，之前一直没人系统性地梳理过，你来接手吧。" 我点了点头，像是答应了一件还没完全理解的事情。 那个模块并不简单。打开代码的第一天，我花了整个上午才理清调用链，下午又发现好几处逻辑分支，每一处都像一个悬念。注释零散，文档残缺，很多设计决策只能靠上下文去猜。我一度以为自己接手了一个"烂摊子"，但慢慢地，我开始觉得，这不是烂摊子，这是一段没写完的故事。 第一周，我几乎什么都没改，只是读。把整个调用链画出来，把每一个可能的异常路径标出来，把那些"看起来没问题...

1.做项目的背景，介绍一下第一个项目2.为什么选择React模型，3.有哪些共享资源，怎么处理线程同步的问题4.项目有没有进行一些测试性能，5.介绍一下这个项目的跨平台系统6.25fps设定原因，如何实现的7.读写分离线程池是什么意思，是怎么工作的8.资源的发送逻辑，如果要修改的话，会怎么优化一下9.资源释放的处理10.策略模式在项目中是如何使用的11.第二个项目的介绍12.SPS/PPS、这里的动态插入是什么意思13.IDR帧，保证IDR可以独立解码，这两点解释一下14.h264的组成15.介绍论文，学校里的课题16.H.264/H.265编码原理、AAC音频格式、MP4格式17.FFmpeg编解码的流程和一些常用API18.算法题，小于n的最大数，lc一道困难题的变种，比原题简单，没做出来说了一下思路总结：1h，没问八股，重点拷打项目，自我感觉比上次好一点，但是项目的问题还是回答的有点磕磕绊绊，感觉简历上的项目描述也得改一下，我是用AI写的感觉AI味好重，牛友们是怎么写的，字节的面试官真好呀，导致刚面完的时候有一种好像还可以的感觉

你是否注意到越来越多的平台、网站开始使用AI搜索：小红书的“问一问”、 Bing Copilot、百度AI等。如果你使用过，大概率会有这样一种直观感受：它与传统搜索截然不同，不会给你罗列一堆杂乱的链接，而是直接为你呈现一个完整的“答案”。那么你是否思考过——这个看似简洁的答案，究竟是通过怎样的流程被组织出来的？以及如何避免AI像下图这样胡说八道呢？事实上，从用户输入问题的那一刻起，到模型精准理解问题意图，再到联网检索相关信息、对信息进行整合梳理，最终生成符合需求的结果，这中间藏着一整条复杂且精密的链路。而今天我们要聊的，正是负责搭建和优化这条链路的核心角色。一天一个AI岗位介绍，今天我们拆解的...