腾讯音乐tme一面凉经 3.22

投的是全民 k 歌组的,两点半开始面到了三点十分,全程大概四十分钟。脑子一片空白,很多问题已经想不起来了。
1. 首先自我介绍,说了工作室和实习经历
2. 说一下进工作室的经历,平时如何与成员管理项目的流程
3. 聊实习经历,对着简历第一个项目上面开始发问
4. 项目主要干嘛的,我负责哪些部分开发
5. 如何实现里面某一个功能、逻辑
6. 简历写到封装组件,是基于什么条件和原因,需要考虑哪些问题来封装
7. 用的数据库是 mongodb,了解关系和非关系数据库的区别吗,为什么选这个
8. 最终这个项目有什么产出
9. 接下来是 react,聊一下虚拟 dom
10. 用过 redux 吗,和简历写的 zustand 这些状态管理有什么区别
11. 需要状态管理是如何考虑,选用什么技术
12. 为什么不用原生的 useContext、useState 这些呢
13. 计网部分,有没有用过 http2,了解过区别吗
14. Https 和 http 的区别是什么
15. 学习前端路上遇到什么困难,是怎么解决的
16. 了解过模块化吗,ES Moudle 和 commonJS 的区别
17. ES Moudle 是怎么解决 xxx 问题的,听不清、忘记了
18. 写一道算法题:实现一个merge方法,传入两个有序的子数组,返回一个合并后的有序数组。例子:merge([1,3,5], [2,4,6]); // [1, 2, 3, 4, 5, 6]
19. 开放性题目:如果用户反馈页面白屏了你会怎么做,乱答了一通
20. 最后是反问环节:工作强度,回答说需求和技术四比一,就是说一周四天做需求,一天搞技术,没有打卡,弹性
21. 总结:tme 针对项目部分问的多一点,八股侧重较少,不过计网还是很重要的。

面完当天晚上就被挂了,但是昨天(3.26)又收到了笔试的通知,这让我有点傻傻分不清是这次一面的补笔试,还是要捞我捏
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Uu所以最后是捞你还是补笔试捏
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发布于 2024-08-13 00:18 四川

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一、AI 基础知识(核心入门层级)1. 大模型基础核心概念- 核心概念:LLM(大语言模型)、Token、上下文窗口、Embedding、微调(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)2. 大模型关键能力- 核心能力:文本生成、代码生成、多模态理解(文生图/文生视频)、知识问答3. 前端视角核心应用(入门落地)- 模型调用:API 调用大模型方法- 流式处理:SSE/WebSocket 流式输出处理技巧,可结合缓冲区+分段解析机制优化体验- 成本优化:Token 消耗优化方法二、AI 进阶技术(能力提升层级)1. Agent 核心技术- 定义:可自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体(代表:Coze 扣子、TRAE)- 前端视角:Agent 交互界面设计、多轮对话管理,可借助 A2UI 协议实现 AI 驱动的界面动态渲染2. RAG(检索增强生成)- 核心:结合私有知识库,提升大模型回答精准度与可控性,本质是“检索-增强-生成”的闭环流程- 前端视角:RAG 检索过程可视化展示、检索结果与模型输出的联动呈现3. 多模态 AI 技术- 核心定义:文本、图像、音频、视频的融合生成与理解(代表场景:剪映 AI 生成、实时交互)- 前端视角核心技术:Canvas/WebGL 渲染、WebGPU 加速(提升渲染性能);WebRTC 实时流处理(支撑实时交互);多模态内容预览、编辑功能实现(适配前端交互场景)三、AI 工具链及应用场景(落地实践层级)1. AI IDE 开发(TRAE、Cursor 方向)- 核心定位:端到端生成真实软件的智能协作平台- 前端职责:AI 功能交互(代码生成/理解/问答)、IDE 内核开发、插件生态搭建- 核心技术栈:React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE2. Agent 平台开发(Coze、HiAgent 方向)- 核心定位:新一代 AI Agent 协同办公与应用开发平台- 前端职责:LLM 驱动的 Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具开发- 核心技术栈:React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信3. 多模态创作与交互(剪映、抖音方向)- 核心定位:生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升- 前端职责:AI 生成内容预览、实时滤镜/特效、多模态编辑界面开发- 核心技术栈:WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化(FPS、内存)4. AI + 全栈开发(小红书、美团方向)- 核心定位:AI Coding 工具辅助,完成前后端开发、测试、部署全流程- 前端职责:全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率- 核心技术栈:Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用5. 可视化与 AI 交互(同顺方向)- 核心定位:大模型应用可视化交互、RAG/Agent 工作流演示- 前端职责:可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面开发- 核心技术栈:ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计
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