面经面试时间：1月份，日常实习，部门是国际化（还挺想去的，最后一面挂了（一）项目实践与工程化类实习中挑一个最有挑战的经历介绍性能优化的具体落地动作（资源加载、渲染、运行阶段）？如何量化优化效果？（简历有提到如何理解 CDN？哪些资源适合放 CDN、哪些不适合？是否了解 CDN 动态加速？（简历有提到CDN虚拟列表的实现逻辑、核心优势（简历有提到AI 提效（cursor rules）的具体实践？（简历有提到skills 与rules 的核心区别是什么？(当时没回答好大模型与 2020 年前传统模型的本质区别？催生大模型出现的核心原因？（没回答好，扯到transformer前端开发中常用的设计模式...

😭求锐评😭找不到实习好伤心

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

我自己做了一个 AI 后端项目 Mini-Doubao 。这个项目不只是“调用大模型接口聊天”，而是围绕真实工程问题做了完整实现，包括：SSE 流式对话RAG 知识库检索Agent 工具调用闭环多轮会话上下文管理线程池隔离与异步收尾邮箱验证码注册/登录/找回密码项目背景基于火山引擎（豆包模型）API 构建。目标是做一个“可对话 + 可检索 + 可扩展工具能力”的系统，并解决 AI 场景中常见的工程问题：长连接、异步任务、上下文成本控制、服务稳定性等。核心能力1）RAG 异步摄入链路文档上传后通过 RocketMQ 异步处理完成“解析 -> 切片 -> Embedding ->...