上周五，晚上六点，参加了小米一面，整体时长1.5个小时，算是比较长的吧面试官看起来比较年轻，刚开始自己的心态也挺轻松，随着面试的进展，心情变的越加的不对劲，怎么问的每一道题都只知道一点，这是知道了自己的打法，专门来拆台来了 （让我自己认识到自己真不专业，基础太差）问题的答案，我都用一个链接的形式来呈现，相对简单的会做出解释px em rem vw vh 分别解释一下这几个单位www.jianshu.com/p/82f02af17…padding-top, 10%, 10rem，10vh， 10em 取值逻辑是什么这个里面有个坑 就是10% ,取的是父容器的宽度的10%em 也有个坑，不一定取的...

给点建议吧，找不到实习了😭  

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...