快手一面二面

好久没在牛客写正儿八经的贴字了，今天来写写，总结一下春招来时路。 贴主是广东某双非科班老登（非深大广工）。去年暑期在一家制造业小厂实习，开启了第一段实习，干了两个月后，得知没有转正hc后，贴主也是总理了一波实习内容，完善简历，就辞职开投，加入了秋招大军。 九月的秋招完全没有约到面试，全是测评笔试，金九银十并不适用于我这种双非仔。等到十月下旬，我才慢慢有约面，那时候也拿到两三家小厂offer，但无一例外都要提前实习，最终把一个已经拒掉的offer又舔了回来，北上浙江实习，这也是我第一次独自一个人跑到这么远的地方生活。 这家公司的工作氛围特别好，+1很和蔼，还给我安排了学习路线，很有挑战，在那里的...

10天四面，速通字节，终于结束了😡

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...