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1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

前天下午面的字节二面，确实面的不咋地就到今天也一直在横向中...

这家北京的公司还没进去实习就要我做一个淘宝推荐的skill。。。现在agent开发的实习都要这样？

之前有人催着发智元嵌入式岗的面经，趁周末把一面二面一起复盘。我没上岸（二面挂），但题是真的、坑是真的。智元不用多介绍，这两年人形机器人/具身智能里热度最高的几家之一。嵌入式岗位明显偏运动控制+底层驱动方向，所以面试重底层、重实时性，软件框架那种花架子问得反而少。一面（电话技术面，约45分钟）我按面试官问的顺序大致归了下类，方便看，实际过程是穿插着来的。自我介绍static修饰局部变量和全局变量分别有什么影响？未初始化的全局变量和局部变量的初始值是什么？函数调用的开销在哪里？什么场景该用内联函数？硬件/底层一串你MCU用的是什么芯片？主频多少？Flash多大？为什么主频会影响MCU性能？除了主频...