美团日常实习面试

1.介绍上段实习内容2.讲一下浏览器从输入网址到返回内容的全过程3.get和post的区别，http的结构讲一下4.agent用了多线程吗，工具调用是同步还是异步5.具体讲讲上下文管理，滑动窗口和摘要压缩丢失的信息怎么解决6.agent记忆系统如何实现7.长尾问题是什么，如何解决8.es的原理，如何做bm25检索9.大模型推理的底层原理是什么10.一段prompt，前中后段哪一段注意力最高11.prompt如何设计12.如何解决多用户agent系统会话隔离、记忆隔离13.openclaw与传统的agent有什么区别14.看过openclaw实现吗，里面的记忆是如何做的------后续挂

这次面试感觉其实还行，但是到现在也没联系我，估计凉凉了。  这次面试，面试官很侧重于 LLM 在实际业务（特别是销售/营销场景）中的落地能力、工程化思维（如异常处理、耗时分析）以及 Prompt 的精细化控制，这段时间段段学了不了，但是还是感觉差点意思。一、 业务逻辑与转化率优化 (ROI) Q1：你们的“线索评分”机制是如何运作的？回答： 基于四个维度进行打分： 1.联系方式完整性（基础门槛）。2.购买意向强度（结合大模型进行意图识别）。3.对话深度（交互轮次）。4.用户主动行为（如主动要求添加销售微信或留下电话）。 综合这些维度给出一个分数，通常分数较高（如大于 70 分）会被判定为高优线...

1. 请介绍一下你的美食点评平台项目，该项目的主要目的是什么？2. 美食点评平台项目在搭建和优化过程中遇到的核心复杂点是什么？对应的解决思路是怎样的？3. 美食点评平台项目的数据库最初是如何设计的？后续做了哪些优化处理？4. 美食点评平台项目中用户优惠券列表查询存在什么问题？你做了吗，没做的话就给我假设一下如果你要做数据表结构如何定义呢。（问我字段如何设计，表的名称是什么）5. 美食点评平台项目中秒杀流程的数据处理是如何实现的，数据具体是存放在哪里的呢？6.缓存击穿的解决方案有哪些？你在项目中采用了哪种方案，具体是如何实现的？7.如何保障本地缓存和Redis之间的数据一致性？8.在哪些场景下需要考虑加锁处理？加锁会带来哪些影响？9.点赞系统你是如何做优化的？双缓冲内存聚合加异步批量写的思路是怎样的？10.你说你项目当中用到了这个，那请写出交换两个HashMap引用的代码及变量定义？（当场就要我写我的项目代码，定义这个计数的函数如何写，hashmap如何进行一个引用交换，但是我是用ai重构这块代码的啊😅）11.点赞系统最初使用HashMap出现线程安全问题的原因是什么？可以用哪些线程安全的数据结构解决？12.请编写一个线程安全的单例模式代码？（直接在美团的ide上面写单例模式，但是我在定义instance的时候没有写出static，为什么没有报错啊啥提示也没有，hashmap和synchronized全是自己拼出来的，然后面试官说还是有很多问题让我再下去看看，但是没写static不是会报错吗😅，用本地编译器我就知道了😤）还是太菜了，太久没写java导致的，然后也没有idea的那种打两个关键字就出现的提示，后面反问也看出来面试官也有点随便了。但是要手写自己项目里面的代码实现还是有点难的，在没有任何编译器提示器的情况下。纯文档敲😭😭😭😭

部门：点评事业部base：北京3.11号一面，就问了第一个项目外加一道算法题3.13二面，介绍项目+问ai看法和使用经验+算法。算法是leetcode中等难度，但是实际上很简单，做的时候大脑宕机了，提示了几次才做出来😭 感觉小寄二面的面试官说大概要等一两周还会有一个hr面，问了同学说是这种情况一般是还有其他人没面完。有经验的uu能说一下确实是这样嘛😇