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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...

有人零实习也能进大厂，是因为他们手里有比实习更硬的底牌，高学历背景，985、211的毕业证本身就是一块金字招牌，或者丰富的科研经历，发表过高质量的论文，参与过前沿项目，这些都是能力的直接证明；亦或是那些高含金量的奖项，像ACM竞赛的金奖、Kaggle比赛的高排名，这些都能让招聘官一眼相中，当然，家庭背景硬也是一种隐性优势。总之，没有人能够无缘无故的进入大厂，当然家庭背景很硬也是一种能力

找寒假实习，薪资没有要求，想学习经验

游卡服务端开发面经（已oc） 一面1.自我介绍2.虚函数和多态3.vector删除一个元素如何实现的，讲讲移动语义，如何回收一个vector的内存（创建一个空的，移动给现在的（挺巧妙））4.讲讲几种智能指针的应用场景、weak_ptr如何保证在使用期间资源不失效的5.socket编程的流程6.进程、线程、协程7.cpu计算密集型任务用多线程还是多协程,为什么8.死锁是什么，如何解决9.每次生成1个1到1亿的随机数、且不重复10.反问二面+hr面1.自我介绍2.实验室项目拷打，做的东西偏底层，为什么想来做游戏3.bustub，为什么用B+树4.了解innodb的页面组织形式吗5.了解mangod...