快手大模型应用开发算法岗三面面经

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.项目难点。3.介绍一下认证系统。讲了双令牌。4.面试官问如果你的刷新令牌也被盗取了怎么办？5.你怎么知道被盗取了？6.那我觉得你这个双令牌没有解决你刚刚说的那个问题7.你这个计数是怎么进行读取？那你帖子的内容在哪存储？8.你这个用户关系的一主是什么？多从是什么？假设下游给这个kafka一直消费失败呢9.介绍一下你的三级缓存。介绍一下你的热点探测机制10.介绍一下你这个AI问答系统的流程11.介绍一下你这个优惠秒杀项目。12.你这个逻辑过期是什么？13.假如你异步的处理库存和订单生成消费失败了怎么办？14.写一道题吧二叉树的最近公共祖先

1. 自我介绍（面试官要求：着重项目 + 技术积累）核心考察：技术栈广度、项目落地经历、学习连贯性，需突出与前端岗位匹配的核心能力（如跨端、工程化、前后端兼修）。2. 项目深挖（高频追问，核心考察实战能力）重点追问项目小程序课表督导系统：核心难点聚焦页面转 PDF 的宽高适配，追问 PDF 生成具体问题、解决方案、使用的技术库；延伸追问性能优化实操（防抖节流、懒加载、图片优化、分包）。React 转 RN 跨端重构（AI 股市分析项目） ：核心追问跨端重难点与解决方案，包括两端适配、样式兼容、技术栈重构细节；延伸追问是否独立负责工程化 / 打包 / 部署。工程化追问具体在哪个项目做了打包 / ...

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. Transformer 为什么能替代 RNN 成为大模型主流架构？2. Self-Attention 的计算过程是什么，时间复杂度为什么高？3. Multi-Head Attention 的作用是什么，为什么要分多个头？4. 位置编码为什么必要，绝对位置编码和相对位置编码有什么区别？5. 什么是 KV Cache，它为什么能显著提升推理效率？6. Prefix Cache 和 KV Cache 有什么区别，分别适合什么场景？7. 为什么大模型推理通常是 memory bound，而不是 compute bound？8. Batch 推理和单请求推理的吞吐与延迟 tradeoff 是什么？9. Continuous Batching 解决了什么问题，为什么对推理服务很重要？10. Prefill 和 Decode 两个阶段的性能瓶颈分别在哪里？11. 大模型采样里的 temperature、top-k、top-p 分别会怎样影响输出？12. 贪心解码、束搜索、随机采样分别适合什么生成任务？13. 重复惩罚和长度惩罚分别是为了解决什么问题？14. 为什么模型有时会出现“复读机”现象，通常怎么缓解？15. 量化是什么，INT8、INT4、FP16 的核心区别是什么？16. 推理量化会对模型效果造成什么影响，如何评估是否值得量化？17. 张量并行、流水线并行、数据并行分别适合哪个阶段？18. 单机多卡部署大模型时，通信开销主要来自哪里？19. 为什么 GPU 显存是大模型部署的核心约束之一？20. 模型参数量、上下文长度、并发数三者之间是什么关系？21. 什么是 MoE 模型，为什么它能在参数规模很大时控制推理成本？

结合我自己的春招面经，以及牛客上几百篇最新面经，给大家做了一份完整的「2026春招HR面公司分档盘点」，精确到公司、部门、岗位、面试特点、核心挖坑点，帮大家精准避雷，提前知道哪些公司要重点准备话术，哪些公司可以放心冲。【地狱级坑人区】HR面筛人，慎投！六大国有行总行/省分行软开中心（中农工建交邮储）Java后端、测试、大数据、AI开发终面HR面全程查户口+稳定性拷打，有一票否决权；偏好PUA学历、压价，对本地户口、家庭背景要求极高家庭背景/户口/房产、5年以上服务期接受度、县域/异地外派服从度、无底线加班接受度、忠诚度求稳定、能接受长期绑定、本地有房的可以冲；想做技术、看重成长、不想被查户口的...