别再把AI当“许愿池”了：像总工一样发布施工指令

1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...

哪些初级岗位最危险？就是那种不需要思考、只需要机械复制粘贴的工作：只会写简单 CRUD、套模板、改样式的前端 / 后端只会按需求抄代码、不会设计、不会排查问题只会做简单数据处理、Excel 重复劳动、脚本搬运工只会写固定格式脚本、自动化脚本但不懂业务逻辑建议：别死磕 “手写多少行代码”，重点练看懂代码、改代码、排错熟练用 AI 编码工具（Cursor、GitHub Copilot、豆包编码等）扎进一个具体业务：电商、后台管理、数据分析、小程序等能独立做完一个小项目：需求 → AI 生成 → 调试上线能把 AI 用成自己外挂的人，不会被 AI 淘汰。只会抄代码、不动脑子的人，才会被淘汰。

从事技术面试官工作多年，每年面试几十位应届生和初入职场的同学，最近这几年，一个非常明显且令人无奈的趋势，愈发清晰——各位同学的“八股文”背诵能力，已经进化到了令人惊叹的地步。无论是Java集合的底层实现、常见排序算法的时间复杂度与空间复杂度，还是JVM垃圾回收的各种算法、InnoDB的存储结构与事务隔离级别，几乎问什么答什么，甚至有些同学的背诵流畅度，比我们这些天天用这些技术的面试官还要熟练。这看似是好事，却给我的筛选工作带来了极大的困扰：大家的“标准答案”都一样，我总不能在面试评价里写“凭第六感觉得A同学更靠谱，B同学只是纯背诵”吧？这种主观判断既不专业，也对同学们不公平。除了八股文，算法题...

鼠鼠bg：9本无实习，项目上只有烂大街的黑马点评和小林的agent，算法只会hot100，常规八股比较熟练但是缺乏深度，属于典型的大众脸半个月前满怀信心开始投递暑期实习1.处女面是腾讯，面试官很好，即使是烂大街的点评也会探讨项目漏洞和技术方案，可惜鼠鼠准备不充分，没把握住机会2.第二次面携程，体验很好，面试官问的问题也比较常规，也是顺利进入二面，第一次面试通过给了鼠鼠很大的鼓舞3.二战腾讯，遇到了懂ai的面试官，问到transformer底层架构（当时还不会），还有agent的很多新名词，鼠鼠答上来大半最后还是遗憾挂掉，但是也从中学到了很多东西，回去恶补4.一战字节，字节的面试难度鼠鼠早有耳闻，面试前看了很多同部门的面经结合自己的简历做了很多模拟，结果面试官对鼠鼠简历上的东西毫无兴趣，只问了https握手经过几个rdt还有cas在操作系统层面的具体实现（闻所未闻的八股），两个问题过后给出两道非hot100手撕，鼠鼠大概被字节拉黑了吧。5.携程二面，面试官很好，会引导鼠鼠思考推理，问了场景设计，还有一些八股的深挖，比如hashmap负载因子0.75是怎么算出来的，在jdk1.7之前为什么使用链表仍能保持一个较快的查询速度，鼠鼠确实绞尽脑汁想不出来总结一下，面试被问到什么大概取决于面试官的心情吧，特别是目前ai时代，每场面试都会被意想不到的角度拷打，鼠鼠也不是很懂该往哪个方向努力了，只能面到不会的再补吧。后面可能沉下心来，日常和暑期同时投一投吧，希望最终能有一个offer，也渴望得到各位uu的宝贵建议