3.23腾讯视频后端二面(燃尽版)
全程2小时共享屏幕+看项目具体代码,压力面
算法题(40min+20min优化):
74. 搜索二维矩阵 秒了
1482. 制作 m 束花所需的最少天数
贪心+二分 搞了半天,不过撕出来了
问怎么优化时间复杂度
1. TCP连接建立过程为何是3次segment交互,而非4次?请详细说明四次握手合并为三次的核心原因。
2. 没见过的代码,让我猜结果,后来查了是js
`const a = {
i:1,
toString: function(){
return a.i++;
}};
console.log(a==1 && a==2 && a==3)`
为何会输出 `true`?其底层类型转换和执行顺序是怎样的?
3. 请解释CPU执行指令时,为何数字比较是串行执行而非并行处理?这和`a==1 && a==2 && a==3`的执行逻辑有何关联?
4. 大模型生成语句基于HTTP长连接逻辑时,和WebSocket的全双工通信特性有何本质区别?
5. SSE是否具备双工通信能力?如何清晰澄清SSE的单向推送特性?
6. SSE实现客户端消息推送时,持续推送无法中断的问题该如何解决?是否需要后端配合实现流程控制?
7. SSE存在自动断连风险,该如何优化协议稳定性以适配业务场景?有哪些重连或保活方案?
8. 大模型流式输出的分段内容格式该如何设计?需要考虑哪些兼容性和可读性要求?
9. 智能体Prompt的完整构建流程是怎样的?从角色设定、任务范围到格式化输出要求,具体步骤是什么?
10. 智能体的场景化细节设计有哪些?该如何嵌入Prompt?
11. AI Agent的核心工作流程是什么?请详细说明从用户需求分析、工具调用意图生成,到参数转化、MCP客户端校验执行的全链路。
12. MCP调用逻辑的权限归属问题是什么?谁来主导MCP工具的调用?
13. LangChain在你的项目中具体承担什么角色?是否仅作为大模型接口?如何实现框架的深度定制?
14. 大模型在Agent系统中是思考核心,那工具调用的触发主体是谁?是Agent解析字符串触发,还是大模型主动分析意图后调用?
15. 大语言模型输出字符串的机制是什么?工具调用的触发时机具体在哪个环节?
16. Agent与大模型的协作流程是怎样的?
17. MCP调用工具时的参数校验流程是怎样的?校验失败后该如何处理异常?
18. MCP和Skill的功能边界是什么?两者在工具调用、模块化设计上有何区别?
19. 如何将现有MCP工具改造为支持Skill功能?具体的代码或配置修改步骤是什么?
20. 渐进式披露技术的具体实现方式是什么?如何通过文件格式和系统提示词控制大模型读取范围?
21. 改造工具调用链路(如从MCP切换到skill接口)时,是否需要修改大模型本身?如何实现解耦以避免核心代码变动?
22. 新建Scale工具文件并注册到映射体系的具体操作步骤是什么?如何保证工具调用的灵活性?
23. 直接使用AI生成的代码方案(如Markdown表格形式的函数列表)是否可靠?存在哪些灵活性不足的问题?
24. 现有文件名匹配逻辑不够完善,该如何优化?需要考虑哪些匹配规则和异常场景?
25. 项目中的主控逻辑和记忆模块是否为自主实现?LangChain之外还使用了哪些技术栈?
反问:
一周出结果
#发面经攒人品#
算法题(40min+20min优化):
74. 搜索二维矩阵 秒了
1482. 制作 m 束花所需的最少天数
贪心+二分 搞了半天,不过撕出来了
问怎么优化时间复杂度
1. TCP连接建立过程为何是3次segment交互,而非4次?请详细说明四次握手合并为三次的核心原因。
2. 没见过的代码,让我猜结果,后来查了是js
`const a = {
i:1,
toString: function(){
return a.i++;
}};
console.log(a==1 && a==2 && a==3)`
为何会输出 `true`?其底层类型转换和执行顺序是怎样的?
3. 请解释CPU执行指令时,为何数字比较是串行执行而非并行处理?这和`a==1 && a==2 && a==3`的执行逻辑有何关联?
4. 大模型生成语句基于HTTP长连接逻辑时,和WebSocket的全双工通信特性有何本质区别?
5. SSE是否具备双工通信能力?如何清晰澄清SSE的单向推送特性?
6. SSE实现客户端消息推送时,持续推送无法中断的问题该如何解决?是否需要后端配合实现流程控制?
7. SSE存在自动断连风险,该如何优化协议稳定性以适配业务场景?有哪些重连或保活方案?
8. 大模型流式输出的分段内容格式该如何设计?需要考虑哪些兼容性和可读性要求?
9. 智能体Prompt的完整构建流程是怎样的?从角色设定、任务范围到格式化输出要求,具体步骤是什么?
10. 智能体的场景化细节设计有哪些?该如何嵌入Prompt?
11. AI Agent的核心工作流程是什么?请详细说明从用户需求分析、工具调用意图生成,到参数转化、MCP客户端校验执行的全链路。
12. MCP调用逻辑的权限归属问题是什么?谁来主导MCP工具的调用?
13. LangChain在你的项目中具体承担什么角色?是否仅作为大模型接口?如何实现框架的深度定制?
14. 大模型在Agent系统中是思考核心,那工具调用的触发主体是谁?是Agent解析字符串触发,还是大模型主动分析意图后调用?
15. 大语言模型输出字符串的机制是什么?工具调用的触发时机具体在哪个环节?
16. Agent与大模型的协作流程是怎样的?
17. MCP调用工具时的参数校验流程是怎样的?校验失败后该如何处理异常?
18. MCP和Skill的功能边界是什么?两者在工具调用、模块化设计上有何区别?
19. 如何将现有MCP工具改造为支持Skill功能?具体的代码或配置修改步骤是什么?
20. 渐进式披露技术的具体实现方式是什么?如何通过文件格式和系统提示词控制大模型读取范围?
21. 改造工具调用链路(如从MCP切换到skill接口)时,是否需要修改大模型本身?如何实现解耦以避免核心代码变动?
22. 新建Scale工具文件并注册到映射体系的具体操作步骤是什么?如何保证工具调用的灵活性?
23. 直接使用AI生成的代码方案(如Markdown表格形式的函数列表)是否可靠?存在哪些灵活性不足的问题?
24. 现有文件名匹配逻辑不够完善,该如何优化?需要考虑哪些匹配规则和异常场景?
25. 项目中的主控逻辑和记忆模块是否为自主实现?LangChain之外还使用了哪些技术栈?
反问:
一周出结果
#发面经攒人品#
全部评论
吓哭了
这强度,有点高了
这强度太狠了
吓哭了
我勒个豆啊
已吓哭
相关推荐
查看24道真题和解析 点赞 评论 收藏
分享
查看23道真题和解析 点赞 评论 收藏
分享