国企（航天院）实习一个星期就跑路

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.请简述一个AIAgent的核心工作循环(Loop)是如何在前端体现的。2.详细说明FunctionCalling的前端实现链路。3.在RAG(检索增强生成)流程中，前端可以承担哪些优化工作?4.如何优化AI流式输出时的"打字机"渲染性能?5.谈谈你对Prompt注入攻击的理解及前端防御手段。6.前端如何管理长对话中的Token限制与上下文截断?7.设计一个可复用的AI Chat组件，你会考虑哪些Props和Slots?8.你们项目里是如何处理模型调用超时或异常中断的?9.谈谈向量数据库在前端应用中的基础概念。10.如何实现一个支持多模态(图片/文件)输入的Agent输入框?11.谈谈LangChain.js或类似框架在前端开发中的价值。12.手写代码:实现一个简单的任务队列(TaskRunner)，支持并发控制

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...

前端，周六面试，邮件上写的是预计三轮，一面通过后会在5~10分钟后发送二面通知，一面面了快一个小时，基本都答上来了，代码题也写出来了，感觉答的还挺好的，但是过了几个小时还是没有后续，没有下一轮的面试邀请，也没有拒信。在小程序上查，发现招聘助手在面试完一分钟就显示今日面试已结束。全程没有问项目，问了AI辅助编程工具的使用，为什么做前端，一大堆八股和几道代码题。是秒挂了吗？

1.RAG架构是什么，如何提高检索效率，后端主要做了什么，做项目中有什么困难？2.分块策略都有什么，该如何设计？3.JWT是什么？如何实现？有什么优点与缺点？4.跨域原理是什么？5如何在高并发场景下保持选座的一致性？数据库该如何设计？线上最多能够容纳多少人同时在线选座？6.调用高德地图API时候有什么困难，是如何实现坐标信息的转换，使用的是什么算法？7.文件上传用了什么，除了在数据库中保存url，还可以使用什么方法？8.Nginx是什么？有什么优点与缺点？9.java的数据类型都有什么？抽象类是什么？抽象类中可不可以没有方法？10.hashmap的底层原理是什么？ArrayList与Linkedlist有什么区别？分别适用的场景是什么？11.I/O都有哪几种方法？12.多线程是如何使用？请说出两种方法？13.多线程访问静态变量会不会出问题？该如何解决？14.SQl如何保持数据的一致性？16.redis如何解决数据不一致的情况17.在浏览器访问域名时候，使用了哪几种协议？分别属于什么层？问到一半让我闭眼回答，无语。最后有什么问题想问的？我：如果有幸应聘上，还需要掌握什么技能？答：微服务，还有一些没听过的专业名词。一面纯属实习和项目的拷打，还有专业技能的细节问题，40min左右，面试结束就感觉凉凉。最后祝大家都能如愿。