牛客的友友投投票

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）...

刷到好几个腾讯的面试，面试官要求共享屏幕讲解代码了。感觉好恐怖

26应届，根本约不到面试  

联发科二面相比一面，更关注系统设计能力、工程经验以及对问题的深入推导能力。面试官通常会从一个开放问题切入，持续追问实现细节、性能瓶颈以及设计权衡，重点考察是否具备完整的系统思维。面试题目设计一个高并发嵌入式数据采集系统，要求支持多种外设并保证实时性与可靠性设计一个支持断电恢复和回滚的固件升级系统如何定位一个长期运行后出现的内存泄漏问题如果系统出现偶现卡死且无法复现，应如何系统性排查多核系统中如何设计任务调度以减少锁竞争在高并发场景下，如何优化中断处理路径以降低延迟设计一个高效的用户态与内核态数据交互机制如何优化Linux系统启动时间，从上电到应用启动全过程分析如果设备出现频繁IO阻塞，如何分析...