26届春招还没开始么？

下面这些词你认识几个？面试的时候被问到，能不能每一个都流畅的讲明白？ 所谓智能体，其实是由所有"不需要智能"的部分拼凑而成的；那些花里胡哨的新概念，大多不过是新瓶装旧酒。  涉及关键词： LLM Prompt Context Memory Agent RAG Function Calling MCP Skill Sub-Agent 💡 先清空大脑 忘掉你已知的一切，跟着故事线走--你会发现这些概念都是从同一个起点，一步步生长出来的。 🧠 第一步：语言模型长大了 一切混乱的起点，是这个古老的东西——语言模型。早期的小模型基本上是个智障，只会简单的文字接龙。不知道合不合适，...

1. 招聘时间线：秋招/春招网申、笔试、面试的关键节点，实习留用的时间窗口2. 岗位相关：技术岗（开发/测试/算法）的招聘要求、笔面试侧重点、核心考察技能3. 简历/投递：技术岗简历怎么写（项目/实习/技术栈）、内推渠道、多岗位投递技巧4. 笔面试备考：笔试高频考点（算法/编程语言/计算机基础）、面试常问问题、手撕代码技巧5. 实习相关：大厂实习的日常工作、留用考核标准、实习经历对校招的加分点6. 上岸后续：offer选择、薪资福利、三方签约注意事项、入职前准备

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

好焦虑呜呜呜😭😭😭😭马上实习就要结束了。感觉自己现在水平还不如当初面试的时候。平时工作都是用cursor，没多少自己写的。公司各种中间件和框架也是封装的好好的，平时一般也不会自己手动造轮子，大部分都是纯业务，CRUD，改改bug啥的。上班都在忙工作，也没时间提升自己，下班后也心累，不想学习。。。豆系油，哇达西😭😭😭感觉自己就是纯混子，现在啥都没有准备，就年后了。