送花给同事?

百度官宣2027届暑期实习放出5000+ HC，九成押注AI。表面看是“豪横”扩招，但结合股价低迷、搜索业务见顶的现状，这更像是百度在持久下行趋势中的奋力一搏。作为曾经的BAT亲历者，几点冷思考供参考：百度在移动互联网时代已显掉队，市值远落后于阿里腾讯。将90%的HC压在AI上，说明已无退路，必须把“文心一言”和“自动驾驶”赌成第二增长曲线。这5000人，本质是用最低成本的人海战术，快速迭代模型、清洗数据，换取未来3年的生存权。这场“搏杀”若失败，业务线裁撤将是常态，转正率恐不如预期。慎入：边缘AI应用或支持岗，极易沦为项目试错的“一次性耗材”。可冲：文心核心算法组或Apollo主力团队。即便...

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...