天天找往年时间线找的好累，希望能给下一届uu们撑个小伞，希望看到的uu们也可以在评论区分享一下。2026届暑期实习3月2日开启。笔试时间有3月9日，3月23日，4月9日，4月20日。我的时间线是:3月7日投递3月9日笔试3月12日约14日一面，因冲突推迟，约16日一面。（可能是因为推迟了，没有面试评价问卷，也没有反问环节，1h全程很冷漠，所以建议如果非必要，还是不要推迟）。3月23日约3月24日二面(当天8.30面试体验问卷)3月26日约3月29日三面(当天8.30面试体验问卷)3月31日预约面试邀请，可选时间4.1-4.3，最后约4.2hr面试。接下来是长达接近两周的等待，期间是暑期的所有岗位和所有部门都由拼多多的校招组来决定是否通过，前面的任何面试官包括hr都不能保证是否通过，很像一个责任链模式，只负责考核，所以急也没有用，问hr也没有用。跟其他公司的区别主要也在这里。4月15日信息确认。4月16日offer，出奇的有点快。  

好了，下面说入职感受，先说食宿吧： 首先公司提供半年免费住宿，室友人很好，环境还可以，离公司很近，但公司不提供房补，后续租房也不提供。 其次公司食堂挺好吃的，但是对我而言分量有点少，所以每次都拿四五个菜，还有就是目前只有A2 A4两个食堂，中午食堂有点挤。 最重要的工作方面‼️（以时间为序，以下仅代表我的感受和观点，基于我的经历） 首先，与之前两家公司不同的是： 1.日常我工作汇报关系是：我→小组长→导师→直属leader。 之前一般都是直接向直属leader汇报（插一句，导师人很好，很幸运。） 2.工作内容：85%是非常基础的活，同时也是我在前两家公司基本不会涉及的，一般都是交由子公司或者专...

各位收到信息确认的佬都是几号hr面的呀

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...