历时三个月的快手offer

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

分享一个蚂蚁timeline3.25 一面3.30 二面4.2 HR面4.10 意向书

28届找暑假的日常实习，投什么厂合适呢，现在八股基本过了一遍，hot100差不多刷完了 求各位大佬指点

项目：为什么做大文件分片和上传流程，合并文件是怎么合并的，怎么知道哪个分片属于哪个文件；SSO单点登录是怎么做的。八股：HashMap的底层实现原理put（k，val）的流程和hashmap类似的线程安全的集合AQS和reentrantLocksynchronized锁升级流程mysql优化有哪几个方面？分库分表水平和垂直是什么意思？mysql事务隔离级别和对应能解决的问题redis的持久化机制redis的内存淘汰策略JVM内存结构常见的垃圾回收算法整体还行，三天后约的二面