一面约在下午三点，面试官上来自我介绍了一下，说是做底层驱动和系统方向的，然后直接开始问。整体节奏很快，基本上每个问题答完他都会继续追问，没有给你喘息的机会。八股问得不算多，但每道都往深里挖，答浅了他会直接说"你再想想"或者"还有呢"。项目聊了大概十五分钟，他对细节很感兴趣，问了不少实现层面的东西。最后手撕一道算法，难度中等，给了二十分钟。面完整个人是麻的。题目中断处理函数里能不能用 printf，为什么？如果一定要在中断里输出调试信息怎么办？volatile 和 const volatile 分别在什么场景下使用？volatile 能保证线程安全吗？讲一...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

🐭🐭是学院本，没有实习过😭3.2号更新一波简历，目前已经有一家进二面了，一面线上面被拷打了一个多小时，后面和负责人开始聊天。😭

1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...