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...

实习第一次面试还是要来了吗？接还是不接啊，鼠鼠还是有点想逃避

都2025年了，还有公司线下面试，但给报销车费，但是挂你时间线：3月19投递，4月9日一面，4月14二面，4月22日线下三面,线下！！！笔试: AK,基本是leetcode mid 没啥要说的一面：出题，5分钟手写二分模板，口嗨算法：如何判断二维平面上的一个点，在给定的范围有多少其余点，具体算法扫描线，极角序，最后又写了个上楼梯简单dp，面试官还说我很优秀二面：按简历上的逐行问，acm，算法，实习，项目，毕业论文是个渲染三面：说要线下面试，我以为是能开香槟了，但是是哥布林的幻想，从学校到杭州，高铁要9个小时，最快的车要从郑州做也要5个小时还只有一班，给报销就还好，但是一去一回肯定要两天了，不如...