背景由于所在的外企撤出中国，我再次开始了面试之旅。这次我没有选择大厂和小公司，而是主要聚焦在外企和中厂。经过一段时间的面试，我发现 2026 年的前端面试已经发生了显著的变化，特别是 AI 相关的内容占比大幅提升。面试内容分布根据我的面试经历，2026 年前端面试的内容分布大致如下（本人接近十年工作经验，仅供参考）：coding 20% （LeetCode 算法题和手写代码各一半吧）八股文：20%（主要是 React Fiber 等核心原理）项目经历：30%系统设计：10%（如设计一个支付页面）AI相关问题：20%（这是 2026 年的新重点）可以看到，相比几年前，AI 相关的内容已经成为面试...

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...