小红书AI开发二面-实习面经

给我面没招了,感觉自己好菜、面试很难,还是要多多练习
1.AI聊天界面中,当新消息到达时如何平滑地滚动到底部?如果用户正在向上滚动查看历史记录,该如何处理?
2.详细说明一下前端如何处理Markdown中的代码块高亮,以及如何支持代码的一键复制。
3.在构建AI应用时,你是如何设计Prompt模板管理系统的?
4.谈谈你对RAG(检索增强生成)流程中前端职责的理解。
5.如何解决流式输出(Streaming)过程中,由于内容长度变化导致的页面布局抖动(Layout Shift)?
6.你们项目里是如何处理大模型响应慢的问题的?前端有哪些优化手段?
7.介绍一下WebWorker在AI前端应用中的使用场景。
8.如果要实现一个类似Notion AI的行内斜杠菜单(SlashCommand),你的设计思路是什么?
9.谈谈React的并发模式(Concurrent Mode)对AI聊天应用有什么帮助?
10.如何实现AI生成图片的预览和下载功能,特别是处理Base64和Blob格式?
11.什么是提示词注入(Prompt Injection)?前端能做些什么来降低风险?
12.性能监控中,针对AI应用有哪些特有的指标?
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这是前端还是后端岗位呀
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发布于 02-28 15:40 浙江

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自我介绍以后开始拷问:项目:1,如何做到筛选视频困难样本的(只有这个答得有点曲折,也记不清项目里面是怎么做的了,其他答得还好的都记不清了,后面也知道了这个经历和公司业务内容强相关)八股:A。面试官说先从Python基础问起(问之前还确认了我用C还是用Python):1,Python里面可变对象跟不可变对象的一个区别,及其含义,以及模型训练当中怎么用2,Python里面可变对象包括什么,元组算不算可变对象3,对上一个的follow up:可变对象和不可变对象的本质区别?也即list能不能作为哈希表的key?(可能因为上一个问题答得隔靴搔痒没有切中面试官的心意)4,什么是全局解释器锁GIL,在这种情况下怎么进行多线程编程5,什么情况下会用多进程什么时候会用多线程6,多进程之间做并发的话怎么去做数据共享以及同步互斥(一开始自己回答了Lock,后来面试官提示是多线程之间做的并发,于是端上了Event和Semaphore Quene等)7,了解过Python装饰器的作用吗,在代码里面有没有用过,它的原理是什么8,Python在数据处理当中常见的性能优化手段9,10个T的视频数据浏(浏览数据或者点赞数据),想去统计这些数(每个视频的观看人数和点击人数)。这个东西用Python来写的话,会怎么去写(后续补充:在本地的机上面处理,而不是说用分布式那种那个来处理。10个T还不至于一定要上分布式)B,计网:1,HTTP跟HTTPS区别和联系C,数据库1,了解数据库事务吗,简单讲讲2,LEFT JOIN 和INNER JOIN的区别(但是本人对数据库实在不熟不知道有没有听错问啥……)D,大模型Transformer里面会用那个Flas Attention跟那个Paged Attention去优化,它们的那个区别跟那个原理是什么代码手撕:最长回文子串,不过是直接返回子串面试官看我补全代码以后捉了点bug就没说别的了,问了问时间复杂度以及有没有比动归更好的解法(此外我听过一个说法,说如果面试官直接问你hot100原题就是很想招你进来了,我不清楚)反问环节:1,这个实习岗位具体做什么?业务场景是什么?——主要围绕 TikTok 直播的音视频内容理解与标签体系建设。在连麦、试音等场景下,对内容进行识别后自动打玩法/分类/风格等标签。目标是提升标签质量(准确率/覆盖率等)并推动自动化。工作会包含线上推理服务与工程链路设计,配合策略/算法团队做模型与策略调优2,使用什么模型对数据打标签?开源还是闭源?——同时会做开源与闭源大模型的对比实验,效果好的方案会通过实验与切流获得更多流量。根据内容来看感觉这个应该是加了AI调用和提示词工程的python后端开发,整体更偏工程,也无怪乎大模型这块也就问了这么点btw喜茶的提拉米苏浓巧好喝
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