理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...

各位牛友们，希望简历要如实写，公司确实会背调的

蔚来汽车一面面经+提问嵌入式相关的岗位 今天参加了尉来汽车一面，写一下面经 时间：1h 1.自我介绍：花了6分钟讲了项目和比赛 2.项目和实习复盘：花了半小时，提了很多问题，楼主问题很多，不过还是得到面试官的中肯的评价：学习能力很强，不过要补的内容也很多 3.手撕代码：很简单的题目，好像是lucky序列问题，10分钟写完了，不过一开始测试用例只通过10%，有点荒，就把思路和面试官讲了一遍，感觉是变量太大，应该定义long long类型，修改之后，重新提交，一直在运行中，面试官说可能是系统问题，让我反问一些问题，然后让我下线，他说他要写面评。 4.反问：今天会有二面吗？ ...