整体面试还是不错的，但是没后续了1.项目拷打2.问了推理相关的东西3.觉得模型推理的本质是什么4.增大max token为什么提升推理能力5.code：有序链表二分查找

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.项目拷打2.实习拷打3.如何做RLHF阶段的稳定训练？PPO在RLHF中的核心不稳定点？4.如果训练中出现：GPU利用率低、显存碎片化严重，你会如何排查与优化？5.RLHF训练中，奖励模型（RM）的训练难点是什么？如何避免奖励模型过拟合，确保其能准确反映人类偏好？6.数据清洗过程中，如何区分有效数据与噪声数据？针对不同类型的噪声（如文本错误、图像模糊），有哪些针对性的处理方法？7.在大模型训练过程中，如何优化显存占用和训练速度？8.你在过往项目中，有没有基于业务需求，提出过创新的技术方案或优化思路？如何推动方案落地并验证效果？9.代码题：合并两个有序链表和二叉树中的最大路径和

算法：最长递增子序列（没写出来），换了二叉树层序遍历进程和线程的区别讲一下堆和栈redis的内存淘汰redis的过期删除策略mysql的深分页问题怎么解决，手写SQL第一个项目怎么设计的，想法从哪里来的用户口语化的输入如果在Rag里面检索不到怎么办点赞功能怎么设计的set出现大Key怎么进行解决平时使用哪些ai工具忘记录音了，只记得这些了。目前是约了二面#牛客AI配图神器#

1.redis数据结构2.cdn原理3.http长连接4.sft和rag的区别5.流式输出问题6.虚拟列表抖动7.事件循环手撕：字符串解码

小红书产品工程师实习，社区全栈面经

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.AI聊天界面中，当新消息到达时如何平滑地滚动到底部?如果用户正在向上滚动查看历史记录，该如何处理?2.详细说明一下前端如何处理 Markdown中的代码块高亮，以及如何支持代码的一键复制。3.在构建AI应用时，你是如何设计Prompt模板管理系统的?4.谈谈你对RAG(检索增强生成)流程中前端职责的理解。5.如何解决流式输出(Streaming)过程中，由于内容长度变化导致的页面布局抖动(Layout Shift)?6.你们项目里是如何处理大模型响应慢的问题的?前端有哪些优化手段?7.介绍一下WebWorker在AI前端应用中的使用场景。

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.请实现一个AI对话气泡的CSS布局，要求头像固定在左侧，对话内容在右侧自适应，且内容过长时自动换行。2.在AI场景中经常使用SSE(Server-Sent Events)，请简述它与WebSocket的区别。3.请手写一个简单的打字机效果函数，模拟AI逐字输出的过程。4.在处理 A返回的大量文本时，如何防止页面因频繁更新而卡顿?5.如何使用FetchAPI实现对流式数据的读取和中断?6.介绍一下Promise.all和Promise.allSettled的区别，以及在Al多模型调用场景下的选择。7.算法题:给定一个包含对话记录的数组，每条记录有id和parentld，请将其转换为树状结构。8.CSS中如何实现一个文本打字时的光标闪烁效果?9.解释一下什么是XSS攻击，在渲染AI生成的HTML内容时如何防范?10.在React中，为什么要避免在循环或条件语句中调用Hooks?

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.提示词要服务小红书的社区价值取向，你会把"好内容"拆成哪些可量化指标?如何分层并设定权重?2.设计一个用于内容生成的离线评估集如何抽样、如何分层覆盖、如何避免评估集被提示词过拟合?3.你会如何把人工评审与自动指标组合成一个"可用于迭代决策"的评分体系?4.你会如何设计原创性、同质化监控与阈值策略，既避免抄袭风险，又避免生成内容千篇一律?5.针对地点、价格、功效流程等容易幻觉的内容，你如何设计数据闭环:发现定位修复验证?6.请举例说明你会如何在高频内容域做偏差分析:偏见从哪里来、怎么量化、怎么验证治理是否有效?7.如果要上线一个新的提示词策略，你会如何设计AB实验:分流单位、样本量、主要指标与护栏指标、以及显著性检验?8.平台对违规、导流、虚假等有明确治理与处理机制，你会如何把这些规则转成可观测的风险指标?9.平台强调AI生成合成内容需主动标识，未标识可能被限制分发;如果你负责提示策略与运营方案，如何设计?10.你如何定义并度量生成内容的多样性，同时确保风格与合规稳定?

岗位：【27届实习】Product Engineer-产品工程师（AI与全栈方向）-社区工程1. 自我介绍，然后可以重点说你觉得你比较有代表性的一段项目经历。我说的实习经历里的tab补全提示词那块的链路设计与重构。2. 【实习】我看这里还讲到用 workers KV 去做了一下 JWT 的鉴权这块我们是怎么迁移的？3. 【实习】那 workers KV 它的一致性模型是什么呀？比如说会不会出现一些边界的一些badcase？幸好准备了，是最终一致性。4. 【实习】那有什么解决方式方案吗？我说这里的业务场景能接受最终一致性。但我感觉应该不对5. 【实习】你们做了一个状态机来管理这个评论的生命周期，一个是这个状态机的状态和转移是什么样子的？然后另外我看我们这里有提到用了虚拟线程，就是采用虚拟线程的这个技术方案选型的原因是什么？6. 【实习】看我们这里还就是做了一些游标分页加乐观锁的一个优化。就是一个是在做游标分页和乐观锁之前，我们是怎么做的分页？然后跟之前的比如说一些普通的 offset 分页，游标分页它的优势是什么？7. 【项目】RAG混合检索策略怎么做的？召回的效果是如何评估的？8. 【项目】我们刚刚有提到做了一些 Chunk 切片的一些优化，那 Chunk 切片粒度它太大和太小，刚刚讲过，有可能有一些问题，就是如果它 chunk 切片粒度太大的话，它可能会造成什么样的问题？太小的话还可能造成什么样的问题？9. 【项目】看我们的 agent 这里我们同时用了 react 和 plan-execute-replan 的两种模式，然后是两种应用场景，我们简单介绍一下为什么做这样子的技术选型，以及这两种为什么要这样选，以及为什么要分别用在这两个对应的场景上。10. 【项目】比如说你的 RAG 系统里面是有很多相应的一些知识库文档，然后在实际的生产环境里面，我们可能 RAG 系统里的文档可能会有一些频繁的更新，或者说增删减，那如果出现这种情况，就是出现向量索引与原文不一致的这种情况，我们该怎么保证这种问题导致的一些错误呢？11. 【项目】展开讲我们的记忆系统是什么样子？12. 【项目】那如果我们有一个长期运行的一个agent，用户的对话可能长年累月，比如说需要数月或者一年多的一个累计的一个历史对话，就是对话的轮数很多很多很多，那我们在记忆系统上能做哪些优化？13. 我们的经历里面其实大部分是 AI 相关的加后端的一些经历，那你觉得你对于你自己没有前端经验这一个 gap 是怎么看待的？14. 刚也提到 vibe coding，就是我们平常就是日常使用的一些 coding 工具是哪些？15. 共享屏幕，vibe coding 一个极简版的小红书网页版，用户可以做图文笔记的发布，然后就是不管你的信息展示页面是什么样子，就瀑布流或者怎样，可以在首页的那个信息流里面展示出你发布出来的内容。16. 【八股】哈希碰撞会在什么情况下发生呢？17. 【八股】哈希碰撞出现之后，我们有什么样的处理方式呢？18. 【八股】讲一下 LRU CACHE 它是一种什么样的缓存策略？19. 【八股】如果 Redis 它经排查我们发现它的内存碎片率比较高，那可能的原因是什么？以及我们怎么排查和优化？唯一一个没答出来的，，，20. 我们要在工程环境里面落地一套基于大模型的一个企业知识的一个agent。就是按正常的做法，我们可能需要选择一些合适的方案，比如说选择合适的向量数据库去存储embedding，并且支持刚刚讲到一些相似度检索的一些功能。就是我们现在有一些主流的一些向量数据库，那我们在这种场景下一个是该怎么做向量数据库的一个选型？一个是如果需要优化一些检索召回的速度该怎么去优化？21. 【手撕】实现一个滑动窗口算法没写出来，面试官让实现伪代码，硬着头皮写了几行22. 对未来的一些 AI 的方向，你自己最感兴趣的是什么？23. 为现在很多 AI 相关的工具，你觉得对你自己的一些开发习惯上有什么大的一些改动吗？比如说我们之前是怎么样的？现在的一个工作流又是怎么样的？反问：1. 问团队业务主要是AI给各方面进行提效2. 和面试官聊 AI3. 表现有哪里不足面试官说：可能现在的面试流程都会有一道手写算法吧。我可能没有什么固定的算法题，我可能就会根据你的经历去出啊。然后还有就是大体的问题回答上我觉得没有什么大的问题，其他的问题回答上都没有什么问题。然后基础的后端的知识掌握，我觉得你是比较扎实。4. 几轮面试实习岗的话大概是 2 到 3 轮吧。有两轮技术面，然后这个可能也还会有一轮 HR 面。

面试的岗位是对象存储器实习生go语言1.先问了下项目里面对minio的使用，然后看到我是公共访问的就没兴趣问了，进入下一个环节2.问了下defer，我用defer用的还挺多的，但是一般用defer func{}() 不直接用defer func()，结果被问到了，严重怀疑我平时不写go3.出了一个两个协程交叉输出字母和数字的问题，我刚开始是忘了ch怎么定义了，后面忘了怎么传单向ch了，然后写着写着死锁了，最后才改好，不过用的println，输出后面都带个回车4.问了一个长度为2*n的合法括号串，这个应该是写出来了，但是当时dfs里面想用join，结果发现要有分隔符号才能用，无奈改用string+=。全程没有使用编译器，我和面试官全程对着我的破代码聊天，我只要一用它的编译器就编译错误，然后由于没有代码补全我请求用我的编译器，然后goland在wsl下有bug，不能直接运行，我还要去找我的cmd，然后我第一次编译完代码之后我把cmd失手关了，然后我的文件夹藏得还特别深，就再也没开过cmd感觉肯定凉凉

1. UUID作为分布式ID的主要缺陷是什么？思路抓住三点：无序、太长、信息无意义，面试直接说重点。回答示例UUID 主要有三个缺陷：无序，导致 MySQL 索引分裂严重，写入性能差；长度太长（128 位、36 位字符串），占空间、传输慢、查询慢；无业务含义，不包含时间、机器、序列号等信息，无法排序和追踪。所以分布式系统一般不用 UUID，优先用雪花算法、号段模式。2. Kafka中HW（高水位）与LEO（日志末端偏移量）的关系？思路讲清楚各自含义 + 关系 + 消费可见性。回答示例LEO（Log End Offset）：每个副本最后一条消息的下一个偏移量，代表该副本最新写入位置。HW（Hig...

1、自我介绍2、项目拷打3、讲一下 OpenClaw 的记忆本地存储怎么设计如果做本地记忆存储，我不会把它设计成简单的对话历史追加，而会把它拆成短期记忆、长期记忆和检索索引三层。短期记忆主要服务当前会话，用来保存最近几轮对话、当前任务状态、工具调用结果和待执行动作；长期记忆主要保存用户偏好、历史事实、任务总结和可复用经验；检索索引层则负责把长期记忆做结构化检索和语义召回。本地存储设计时，数据模型最好不要只存一段纯文本，而是存结构化记录。比如：memory_iduser_idsession_idmemory_typecontentsummarytagscreated_atupdated_atim...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.如何构建高质量预训练数据？如何用LLM进行数据合成？Self-instruct与RLAIF的区别？如何避免模型自我强化偏见？2.如果你负责设计一个千亿级MoE模型：如何设计并行策略？如何控制通信成本？3.如何做RLHF阶段的稳定训练？PPO在RLHF中的核心不稳定点？4.如果训练中出现：GPU利用率低、显存碎片化严重，你会如何排查与优化？5.RLHF训练中，奖励模型（RM）的训练难点是什么？如何避免奖励模型过拟合，确保其能准确反映人类偏好？6.数据清洗过程中，如何区分有效数据与噪声数据？针对不同类型的噪声（如文本错误、图像模糊），有哪些针对性的处理方法？7.在大模型训练过程中，如何优化显存占用和训练速度？8.你在过往项目中，有没有基于业务需求，提出过创新的技术方案或优化思路？如何推动方案落地并验证效果？9.代码题：合并两个有序链表和二叉树中的最大路径和

1. Java 8中Lambda表达式底层是如何实现的？思路核心讲“动态生成匿名内部类+invokedynamic指令”，区分编译期与运行期逻辑，避免只说“语法糖”的模糊回答。回答示例Lambda表达式本质是语法糖，底层通过「动态生成匿名内部类 + JVM的invokedynamic指令」实现，核心流程：编译期：编译器不会直接生成匿名内部类的字节码，而是将Lambda表达式转换成invokedynamic指令（动态调用点），记录Lambda的逻辑（如参数、方法体）；运行期：JVM首次执行invokedynamic时，会通过LambdaMetafactory动态生成一个实现了对应函数式接口的匿名...

1. 上来2道算法题，力扣链接，共享屏幕，写完解释2. tcp三次握手四次挥手3. tcp和udp区别4. tcp的"可靠"机制(拥塞控制流量控制，慢启动快速重传那些)5. 进程和线程的区别6. 介绍一下scss，在项目中起到什么作用7. 了解less吗8. 打包工具有了解吗9. webpack比vite各自的优缺点10. react和vue区别11. 反问已挂

面的是AI全栈-社区工程，投的都有面，应该是海面Springboot相比于其他框架SpringMVC有了解吗JVM内存模型，G1回收器线程池的理解，线程数怎么设置？如何提升单机系统的并发？实习中最大的收获？实际解决问题有哪些经验？你对AI取代程序员怎么看？三道手撕，都是leetcode原题

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. LLaMA 相比原始 Transformer 架构有哪些改进？2. 微调（Fine-tuning）和对齐（Alignment）的区别？3. 模型微调到什么程度才需要进行对齐？4. 四种对齐算法的区别：PPO、DPO、GRPO、DSPO？5. 位置编码的作用？为什么相对位置编码通常比绝对位置编码更好？6. GAE（Generalized Advantage Estimation）以及重要性采样（Importance Sampling）？7. 损失采样（Loss Sampling）相关问题？8. 目前了解哪些大模型架构？例如 LLaMA 等。9. 是否了解 PagedAttention？10. LoRA 中两个低秩矩阵是如何初始化的？11. PPO 中的四种模型分别是什么？各自的作用是什么？

小红书前端一面日常实习1. 自我介绍2. 面试官介绍部门业务3. 介绍其中一个项目的流程4. 该项目中某一环的逻辑5. tcp三次握手四次挥手6. http缓存7. 手撕：面试官提示了用回溯做11反问面试官是后端程序员

全程拷打实习40min1.在美团主要是做的是哪一块的这个可以展开来讲一讲吧2.接入层的异步化改造为什么要这么做之前的那个同步是有什么问题吗？3.那你改成了这个监听Binlog他是怎么解决你这个一致性问题的4.缓存迁移这个你们当时用的这个整体的SOP大概是这就可以展开来讲一下嘛5.迁移过程中你怎么保证新集群上的数据一定就是最准确，迁移过程中会不会有数据不一致或者说有没有数据校验这种问题6.告警系统有一个这个动态预值是咋设置的这动态阈值和cat埋点就预值是怎么设置的呢 ？就是你怎么去判断这个应该设置多少是有什么模型啊或者说是算法来判断嘛就是可能线上的环境可能抖动啊或者是怎么样的都可能会发生怎么会降低这个误告警的概率的7.场景：线上跑的集群请求量就可能就是一会就跌零了 ，但一会儿他又两三个请求因为有不同的集群不同的属性嘛他有些的集群是一直都有流量的有些集群他可能就没有流量但是他这种跌零呢又属于正常跌零但是但我怎么把它给剔除掉呢8.实习过程中对于mysql分库分表中间件这一块有使用的吗或者有一些了解吗9.限流策略里面令牌桶这个是大概是怎么设计的可以讲一下吗10.为什么用AT的分布式事务，分布式事物都会相对来说比较重一点为什么说一定要用那个分布式事务呢不能用一些别的手段去规避分布式事务11.AT大概实现逻辑12.undo_log表你们什么时候会多久会去清它一次呢？13.有学过其他语言吗？算法：合并区间经典反问发面经攒下人品