回想去年实习的第一天，我以为我会是从容淡定的职场新人，结果全程像个没头苍蝇，根本不知道干什么。当天，我是提前半小时到公司，到了工位后，HR简单介绍了下公司的茶水间、卫生间和周围的环境，就把我交给了mt，然后就没影了。mt很忙，扔给我一个项目文档，让我先看，说有不懂的再问他，然后就埋头敲代码，全程没再理我。我坐在工位上，不敢瞎动、不敢瞎问，只能乖乖翻手册，但是越看越迷茫，不知道自己接下来要做什么，也不知道该怎么跟mt搭话。最尴尬的是，中午吃饭的时候，大家都三三两两一起去食堂，我一个人都不认识，只能默默坐在工位上。还在mt后来忙完，待我去了食堂。下午，mentor直接给了我一个简单的小任务，说让我...

这个世界太疯狂了

友友们，本来在一个做自动驾驶的大厂实习，但因为长时间没刷宿舍门禁刷脸被导员发现，后面被拷问出来在实习后也是迫于压力离职了。但是我争取了一下，公司那边说是如果暑假还有hc的话我可以继续入职。但是只是口头承诺，我很焦虑到时候一句没有hc了就炸了（暑期目前只有一个小厂offer，四月才开始投，两个月生疏八股算法，感觉拿别的大厂暑期实习无望了）  友友们有什么建议吗？比如我要不要持续跟hr聊天来增加些好感度之类的？

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，...