小米、深开鸿、中车株洲所

本篇为学员投稿，二面已拿到 offer！，分享出来给大家参考。二面和一面完全不是一个风格。一面考的是你会不会，二面考的是你能不能用、能不能想。面试官是组内 tech lead，开场先聊了十分钟竞赛经历，问得很细，不是走过场，是真的在看你解决问题的思路。然后顺着项目一路追问，每个技术选型都要说清楚为什么，有没有考虑过其他方案。后半段聊到了 AI 对嵌入式行业的影响，这个问题很开放，没有标准答案，面试官更想看你有没有自己的判断。整体氛围比一面轻松，但对思维深度要求更高，背八股没用，要真的思考过。1. 自我介绍 + 竞赛经历深挖面试官让我介绍了一下参加过的竞赛，然后开始追问："你在比赛里遇...

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

大家觉得我这个简历能找到什么样的，中厂有希望吗，简历无水分全真实的

在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...