之前团队在做合同审查和研报问答两个 RAG 项目，踩了不少分块（Chunk）相关的坑。今天把这块经验整理一下，希望对正在做类似事情的朋友有点帮助。先搞清楚 Token 这个概念做 Chunk 之前，得先理解 Token。很多人把 Token 简单等同于"字"或"词"，这不太准确。Token 是模型实际处理的最小单元，中文大约 1.5-2 个字对应一个 Token，英文则大约是 0.75 个单词一个 Token。这件事为什么重要？因为不同类型的文档，Token 密度差异很大。我们实测过：一份 20 页的中文合同，大约 8000-12000 个 Token；...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

本人某中流985，目前大三，刚参加完华为AI岗位的笔试。这个强度太逆天了，问的机器学习、线性代数的问题，好多名词我连听都没听过，学校也从来没讲过；代码题更是逆天，之前光在力扣和洛谷上刷算法题了（都用的C语言），python基本忘得差不多了，一考和AI相关的（考了个Kmeans和岭回归）全抓瞎了，估分能有个100分就不错了（满分600）。我平时也不算摆，到底是我天分就这鸟样还是学的不够本人目标算法岗，想请教一下算法岗的大佬们，从基础的数学，python，到机器学习深度学习等，到底应该学到个什么程度才算合格？你们都是按照啥学习路线走的，用的啥学习资源？