海信内推码：ISKER0

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

美团timeline一面 3.26二面 4.2oc 4.8offer 4.10其他：oppo 一面挂vivo 没动静携程 笔试挂哔哩哔哩 没动静感想感觉找实习运气也占不少的成分，本来0实习选手暑期只是准备随便投一下练一练，想着过会儿再找日常实习，没想到美团直接收留我了。感谢一面面试官，在我第一次面大厂的时候给了我自信

研究背景与样本说明本文基于腾讯（支付、企微、腾讯音乐、QQ 浏览器、腾讯新闻等）、字节跳动（TikTok、用户增长、交广等）、百度、美团、京东、Shopee、虾皮、携程等多家互联网公司前端实习面试样本进行归纳分析，重点聚焦计算机网络相关考点。样本特征如下： 覆盖一面、二面及深度追问场景  包含项目驱动型提问 + 八股知识型提问 明显体现当前趋势：从“记忆型八股”转向“原理 + 场景 + 取舍”你往下看就知道考的高不高频率了就是说核心结论：计网考察的三层模型当前大厂前端计网考察，已形成稳定的三层结构：1. 基础认知层（必答正确） HTTP 各版本差异  TCP / UDP 基础  HTTPS 原...