26校招腾讯前端开发二面 60min

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
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发布于 2025-12-28 18:49 广东

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发面经攒人品一面1. 你什么时候能够过来实习?2. 那你们后面,你大概实习多长时间?3. 你先做一个自我介绍,然后再讲一下你最近的 AI 的一个项目,以及你实习的公司的一个经历。4. 你有做过 agent 的项目吗?5. 说说有哪些局限性呢?6. 那你觉得用 dify 去做的时候,就是画 agent 的流程的时候,你觉得需要注意到哪些问题吗?7. AI 编排这个系统落地的吗?8. 在 Java 里面去怎么对接 MCP 啊?9. 你会玩 Python 吗?10. 那你爬虫爬什么东西?学校数据11. 你怎么爬的?忘了,大二搞的12. 那你上一段实习为什么只有两个月?我写的不是三个月吗二面1. 稍微简单介绍一下自己的情况吧。2. 你投我们 AI 技术实习岗位之前是怎么考虑的?未来准备往哪走?3. 你什么时候开始接触 AI 这些东西的?4. 你未来的职业方向是什么?5. 从深层次角度,你觉得什么是 AI Agent?Coze 就是吗?6. 自己写了一个类似扣子/Defi 的编排平台吗?7. 你觉得 Dify 和 Coze 有啥区别?8. 向量化存储和直接存文本,优缺点是什么?向量的代价和收益你有考虑吗?9. 你平时用 Linux 开发吗,还是 Windows?mac10. 现在开源软件大多跨平台,你觉得背后原因是什么?11. 你项目里提到安全判定,这个是怎么来的?当初为什么要做?12. 详细介绍一下安全判定的实现逻辑和思路13. 你最后还是要走开发路径吗?14. 在芯片设计公司里,AI 可以做什么事?15. AI 会不会阻断很多成长路径?
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04-10 02:40
门头沟学院 Java
给我面没招了,发点面经攒攒人品~1.项目拷打2.你在这个 RAG 系统优化里面,在多阶段 RAG 系统中采用了 BM25 和向量混合检索,然后这个是怎么去设计两者的结合逻辑的?然后混合策略的话具体是如何去提升检索效果的?3.RAG支持 PDF 扫描件和 OCR,然后还有表格结构化的提取,然后在这过程中有没有遇到什么技术难点?4.识别准确率怎么样?5.这个多智能体系统设计里面,然后它的这个 State 管理和Checkpoint分配机制的具体实现方式是什么?怎么去解决对话执行中的状态竞争问题呢?6.怎么样实现 State 全局管理?7.将Choice 接口封装为MCP工具的时候,怎么去设计一个标准化接口?然后遇到有没有遇到过一些兼容性的挑战?8.举了项目里的一个例子,问我出参入参是怎么去定义的?9.大模型在调用这个工具的时候,比如说有 MCP 之前,它的调用的处理流程是什么样子的?10.或者说 MCP 它有哪些缺点或者挑战呢?11.提供的这个 MCP 的结果它是流式的吗?12.这个多agent项目是主子agent的项目吗?13.其中一个功能,然后它的 token 就是一次会话 token 大概有多少?有没有超过上限?14.模型用的哪个?我答Qwen,问我Qwen具体哪个版本15.在子任务过程中啊,如果它的某个子任务失败,比如说数据获取为空,它的这个整个工作流是怎么去重试或者是降级处理的?16.在实现这个流式输出实现的时候,比如说后端用了 FastAPI 和 SSE 来实现中间结果的实时流式输出。然后在这个 Langchain 这种基于图的状态机框架中,是怎么捕获每个 node 的执行结果,然后推送到前端的?17.LangGraph 和Langchain 为什么选择了 LangGraph 没有选择简单的那个 Langchain 呢?18.Checkpoint 的持久化19.对话之后重新连接的话,是怎么能够恢复到之前的那个状态呢?20.对话持久化的话,是存储到哪里的?是存储到内存里面,还是存到硬盘上面去的?21.关于 RAG 的,向量数据库在选择建索引的时候是用了哪种向量数据库?为什么?22.这里面你提到了 RRF 重排序,然后有没有引入什么模型进行精排?
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