美团秋招小象超市前端一面

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目是个人项目还是实习项目？上线了吗？2.项目里你遇到最大的难点是什么？怎么解决的？3.rag针对模糊提问精准检索：如何识别用户问题模糊度？完整处理流程？4.关键词检索存在关键词漂移问题，如何平衡向量匹配 & 关键词匹配？5.混合检索 RRF 加权参数 K，你是怎么调的？业务上有没有自定义调整？6.向量检索更准时，K 值应该调大还是调小？7.查空教室 + 推荐火锅，多轮推理、任务调度是怎么做的？8.前序 Agent 编造假教室（幻觉），直接执行下一步火锅推荐，幻觉链式积累怎么处理？9.如果检测 Agent 自身也幻觉、误判，工程上怎么解决？如何保证检测 Agent 可靠？10.项目基于 GPT5.4，有没有真实用户大规模上线使用？11.简历写测试服务耗时缩短 40%，是线上数据还是个人自测？12.ToC 上线有没有考虑敏感词、违规内容安全过滤？13.开发过程有没有使用 AI 辅助开发（vibe coding）？完整工作流程是什么？14.AI 长任务开发出现上下文丢失、忘记需求、乱改代码，如何优化解决？15.本科学习中你认为最重要的基础技能是什么？为此做了哪些努力？16.HTTP1.1、HTTP2、HTTP3 协议核心区别精华是什么？17.HTTP3 性能更好，为什么内网微服务依然多用 HTTP2？HTTP2 内网优势是什么？18.V8 引擎垃圾回收机制是什么？19.MySQL 索引原理是什么？B + 树结构？20.向量检索引擎算法 IVF、HNSW 核心区别是什么？21.Java 接口和抽象类的区别？22.Java8 接口支持 default 默认方法后，抽象类还有存在意义吗？接口无法替代抽象类的点是什么？23.ai coding 编写一个函数24.把这套 AI 编程流程抽象成一个 Skill

写个面经吧，之前都没写，主要这次虽然大概率难过，但是是我表现最好得一次了手撕：合并两个有序链表八股：主要是计算机网络基础那部分，我实在是没怎么背，没问几个就到项目了https协议相关，tcp和udp相关项目：这部分准备比较多，大的也还行，就写几个打得不太行得mcp协议主要的工作流程sdd主要是什么多智能体协作的了解其他也记不得了，都是有关项目的，但是问的都比较浅，大的应该问题不大追问：对于软件开发方向，我还有什么需要准备的，以及我的项目下一步该怎么优化：我八股打得不好，以后八股在面试占比如何，以及常考哪些方面总结：八股还是要背，但是这个要分面试官，这是我遇见的第一个上来直接问八股的，但是面试官也强调他认为以后八股考察会集中在计算机基础，计算机网络部分，着重准备这两部分就行项目方面，可能是一面，问的不深，自己准备多发散发散就行AI coding 和算法，这部分没什么好说的，日常准备准备就行希望能过

目前没拿到啥好offer，都在等流程呀，发点面经攒攒rp1、自我介绍2、析构函数为什么要声明为虚函数3、有什么办法强制调用子类析构函数呢4、说一下强制类型转换，UE里的Cast5、C-style强制类型转换6、宏和模板的区别？7、移动语义知道吗8、智能指针用过哪些？9、什么场景会用到智能指针10、虚拟内存（指的是硬盘上的虚拟内存）11、多线程用过吗12、假设我有四个线程，每个线程做计数，一种方案将计数加到公用的内存上，一种方案将计数加到某个数组内自己独有的slot中，然后最后统一累加。哪个效率高（答案是差不多）13、协程用过吗14、讲一个你们ACM经常用的数据结构（线段树）15、线段树能做碰撞检测吗16、算法题：一个人每秒回复一点能量，最多可以有E点能量。每一秒可以释放三个技能：A消耗0能量伤害2；B消耗2能量伤害5；C消耗4能量伤害11（完了忘记了是不是这几个数），求T秒内能造成的最高伤害。（其实就是二维dp，我tm想了半天数学O(1)解法，后面面试官告诉我数据范围很小）二面纯项目就不发了

一面 （3.30）1. 问实习以及衍生的场景问题2. 4 台客户服务器，服务端服务器有8台。现在有大量的请求（例如20万）涌入，应该如何处理 （从通信开始讲起）3. 客户端服务器如何与服务器端服务器通信4. 如何让请求打到新的服务器，而不是打到旧的服务器 （新的服务器会处理更多请求）5.知道负载均衡怎么实现的吗？7. 假如一个告警配置，它关联的指标在白天和晚上的数据差异很大，如何保证它不会误报警？8.布隆过滤器是干嘛的？手撕算法：实现循环队列 讲实现的逻辑隔天通知二面二面（4.3）1. 自我介绍2. 挨个介绍下实习做的工作，拷打的非常细致，具体到举例数值3. 只问了一个项目方面的问题4.聊聊对 agent的理解5. 龙虾了解过吗？有什么特别的地方手撕 leetcode 257. 二叉树的所有路径，问时空复杂度相比其他面试感觉快手给的压力是最大的，很喜欢问场景题，深挖实习和项目发面经攒人品