百度25春招

一、AI 基础知识（核心入门层级）1. 大模型基础核心概念- 核心概念：LLM（大语言模型）、Token、上下文窗口、Embedding、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）2. 大模型关键能力- 核心能力：文本生成、代码生成、多模态理解（文生图/文生视频）、知识问答3. 前端视角核心应用（入门落地）- 模型调用：API 调用大模型方法- 流式处理：SSE/WebSocket 流式输出处理技巧，可结合缓冲区+分段解析机制优化体验- 成本优化：Token 消耗优化方法二、AI 进阶技术（能力提升层级）1. Agent 核心技术- 定义：可自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体（代表：Coze 扣子、TRAE）- 前端视角：Agent 交互界面设计、多轮对话管理，可借助 A2UI 协议实现 AI 驱动的界面动态渲染2. RAG（检索增强生成）- 核心：结合私有知识库，提升大模型回答精准度与可控性，本质是“检索-增强-生成”的闭环流程- 前端视角：RAG 检索过程可视化展示、检索结果与模型输出的联动呈现3. 多模态 AI 技术- 核心定义：文本、图像、音频、视频的融合生成与理解（代表场景：剪映 AI 生成、实时交互）- 前端视角核心技术：Canvas/WebGL 渲染、WebGPU 加速（提升渲染性能）；WebRTC 实时流处理（支撑实时交互）；多模态内容预览、编辑功能实现（适配前端交互场景）三、AI 工具链及应用场景（落地实践层级）1. AI IDE 开发（TRAE、Cursor 方向）- 核心定位：端到端生成真实软件的智能协作平台- 前端职责：AI 功能交互（代码生成/理解/问答）、IDE 内核开发、插件生态搭建- 核心技术栈：React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE2. Agent 平台开发（Coze、HiAgent 方向）- 核心定位：新一代 AI Agent 协同办公与应用开发平台- 前端职责：LLM 驱动的 Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具开发- 核心技术栈：React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信3. 多模态创作与交互（剪映、抖音方向）- 核心定位：生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升- 前端职责：AI 生成内容预览、实时滤镜/特效、多模态编辑界面开发- 核心技术栈：WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化（FPS、内存）4. AI + 全栈开发（小红书、美团方向）- 核心定位：AI Coding 工具辅助，完成前后端开发、测试、部署全流程- 前端职责：全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率- 核心技术栈：Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用5. 可视化与 AI 交互（同顺方向）- 核心定位：大模型应用可视化交互、RAG/Agent 工作流演示- 前端职责：可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面开发- 核心技术栈：ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计

1.项目中遇到哪些困难，怎么解决的？2.一个update语句底层是如何实现的，如何保证ICAD特性？3.现在数据库有1000万条数据，我需要写一个接口，在这其中查数据提供给别人，怎么保证查数据的高效以及不丢失等情况。那分页的话应该怎么设置比较合理呢?4.Redis怎么实现分布式锁？底层用什么数据结构？Hash数据类型有什么好处呢？5.在一个实现类中，方法A调用方法B，方法A上有事务注解，方法B抛出异常了，这时候事务会生效吗？说出具体为什么6.一个场景，MySQL和ES数据库同时写数据，会发生什么严重后果，怎么解决？7.反问40min结束这是一家很想去的公司，有两道场景题答得不是很好，但是面试官...

机试后面的面试把我毙了。

- 没有自我介绍-上来手撕一个dfs很简单，数字的排列- 一个默认 goroutine 消耗的资源是多少​-系统资源充足时，goroutine 可以无限开启吗？有没有限制​-JDK 现在最新发布到哪个版本了​-JWT 由哪些部分组成-接下来离谱的来了-问我gpt的知识库截止到什么时间-问我claude的知识库截止到什么时间，最新版本是什么-然后说问你个问题说到一半他又说算了我觉得你也不知道，不问你了？？？