手撕面试题 — 真实面经汇总

面灵面经面灵AI→

百度 Agent 秋招算法岗一面二面面经（附 Top-K 采样手撕）

百度 AI算法一面+二面

百度 Agent 秋招算法岗一二面面经：一面围绕多 Agent 架构与分工、长期记忆检索、评估手段展开，手撕区间差集与带温度系数的 Top-K 采样；二面追问三级记忆的必要性、记忆评估指标、双引擎存储与混合检索，手撕生成有效括号。

百度 Agent 秋招算法岗一面二面面经（多智能体与三级记忆）

百度 AI算法一面+二面

百度 Agent 秋招算法岗一二面面经：一面深挖多 Agent 的分层架构、子 Agent 职责分工与异常容错、长期记忆存储与评估，手撕区间差集；二面追问三级记忆体系的必要性、双引擎存储与混合检索，手撕生成有效括号。

百度后端开发岗面经 10：内存池、智能指针与手撕汇总

百度后端开发多轮面试合集

百度后端开发岗五场面试的问题合集，面试时间跨越 2026 年 8 月 26 日至 9 月 17 日：主线是内存池项目的深挖，从 Tcmalloc 参考点、共享指针的线程安全到智能指针的选用；此外覆盖线程池核心参数设计、CPU 与 IO 利用率查看、内存泄漏排查思路、削峰填谷手段，以及马走日 BFS、条件变量版生产者消费者、带 TTL 的 LRU 缓存三道手撕。

百度大模型算法岗一面二面面经（GSPO 与多智能体）

百度大模型算法一面+二面

百度大模型算法岗一二面面经。一面考强化学习对齐选型（GSPO 相对 PPO、GRPO 的优势）、多智能体协作与记忆、Qwen 多模态与 MRoPE、RAG 全流程，手撕最长公共子序列；二面考 ReAct、SFT 与 RLHF 数据、自注意力与 QKV。

百度大模型算法岗一二面面经（对齐、Agent 与多模态）

百度大模型算法一面+二面

百度大模型算法岗一面二面面经合集。一面围绕对齐算法选型（GSPO 与 PPO、GRPO 对比）、视觉语言模型、多智能体拆分与记忆、Qwen 多模态与 MRoPE、RAG；二面深入 ReAct、SFT 与 RLHF 数据、奖励模型、检索选型与 QKV。

字节跳动前端一面（26 题，含 RAG 与 SSE）

字节跳动前端开发一面

字节跳动前端一面面经，共 26 题。既有浏览器与网络基础（TCP/UDP、拥塞控制、缓存、跨域、重排重绘），也有大量 AI 前端场景：首 token 优化、SSE 与 WebSocket 选型、RAG 全流程、Top-K 与 Top-P，手撕并发限制调度器。

字节跳动 GMPT 后端日常实习一面

字节跳动后端开发一面

字节跳动 GMPT 后端日常实习一面，时长 1 小时以上无反问，内容基本围绕实习展开。八股考 Redis 分布式锁、退出前如何回收所有 goroutine、goroutine 为何比内核线程快、TCP 流量与拥塞控制、隔离级别与 MVCC，手撕字符串转浮点。

深轻科技 Java后端二面（20 分钟速通）

深轻科技 Java后端二面

深轻科技 Java 后端二面记录，全程约 20 分钟，没有项目拷打和场景题，只有少量 Java 八股加一道手撕。考点集中在方法调用的几种方式、反射的实现原理、JVM 元空间，以及平衡二叉树的定义与失衡调整；算法题要求在不使用 char 和数组的前提下判断整数回文。