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...

xdm 早上喝奶茶差点喷出来。事情是这样的，我们班有个哥们儿，简称 L，去年秋招拿了字节sp，专业方向是后端。我们当时都震惊：这哥们儿平时课上从来不发言，期末小组作业基本是划水的那种，刷题平台 commit记录我点进去看过，绿格子稀稀拉拉。但他面试一路绿灯。一面二面三面 hr 面，全过，给的还是sp。当时班级群里恭喜他的、问他经验的、约饭的，热闹了一周。他说自己"运气好，准备充分"。我们都信了，直到三月初他入职。入职第二周开始，班里另一个进字节的同学W（在隔壁组的）开始跟我他的不对劲。一开始是写代码慢，后来写不出来，再后来是组里 mentor 让他fix 一个简单 bug 都搞了一下午没动静。最离谱的是上周。W 说他们大部门搞了个新人分享会，让新人讲一下自己负责模块的设计思路。L 上去讲了 20分钟，全程念稿子，问答环节别人随便问一个"那你这里为什么用 Redis 不用 Memcached"，他直接卡 30秒说"这个我回去再确认一下"。会后他 mentor 直接找 leader 谈，leader 找 hr 谈，hr调出了他面试录像，全程对比口型和回答节奏，发现他二三面有大量时长在偷偷看屏幕外（推测开了双机位 AI 答题）。（这段是 W后来转述给我的，他自己也是听他组里同事八卦来的）昨天下班前，W 告诉我L 被辞退了，让他自己走，不走就走仲裁但会发函到学校。L 现在已经回学校了，朋友圈仅三天可见。我说真的，我不是个心眼小的人，但是我看到这个消息的时候真的有种"嗯，挺好"的感觉。去年秋招我投字节后端，简历挂。我准备了八个月，背 八股 + 刷 500 题 +项目改了三版，连面试机会都没拿到。班里这哥们儿凭着一个外挂上岸，最后还是被甩出来了。不是说作弊就一定会被发现，但是当面试拿到的 offer远远超出真实能力的时候，迟早会有这一天。试用期三个月不是给你过家家的，是真的要写代码、要在会议上回答问题、要扛需求的。我现在反而有点同情他。同情他相信"上岸就是终点"。发出来不是为了嘲笑谁，就是想说给那些正在被身边作弊上岸的同学搞得很 emo 的 uu 们听——别急，回旋镖很长，但它一定会回来。你继续刷你的题，写你的项目，背你的八股。该是你的迟早是你的，不是你的早晚还得还回去。xdm 共勉。

每日一更之365分OD机考上岸经验背景：上周香云的一个候选人刚出分，总分365.83/400，排前22%机考题目：一星题1：循环内存存取（82.5分）考点：环形缓冲区+内存对齐+重叠判断候选人原话：写指针对齐到align的整数倍（注意对齐后如果等于capacity，要绕回0）算写入后的结束位置判断会不会覆盖还没读的数据（read_index~write_index那块）能放下就返回新指针，放不下就-1他踩过的坑：wirte_index==read_index时缓冲区为空，可以随便写。绕回写入的时候要分成两段检查重叠，别漏了。一星题2：美观的灯笼（100分）考点：最长连续非递增子数组，一次遍历就...