我学弟最近刚入职实习，本来他还挺期待的，结果入职没几天就找我吐槽，说他和 mt 的相处模式，简直窒息到想立刻辞职！我学弟最近才解锁他的第一次实习，对职场还一脸懵懂，本来以为 mt 会带着他慢慢学，结果现实狠狠打了他的脸。入职第一天，他的 mt 就简单给了他一本公司手册，说了句 “自己先看，有不懂的再问我”，就再也没主动管过他。学弟刚开始还不好意思问，后来遇到不会的问题，鼓足勇气发消息问 mentor，要么半天不回，要么就被怼 “这么简单的问题都不会，自己问AI”，语气不怎么好。有一次他解BUG时引入了点小错误，mentor 直接在部门群里艾特他，当着所有人的面批评他，一点情面都不留。更让人无奈...

那可真是太遗憾了，你们就继续把流程卡在简历初筛吧，继续给我发测评和笔试之后把我挂掉吧（大部分甚至连感谢信都没有😁），我填网申一点都不累，做测评和笔试一点都不辛苦

本来觉得混了段实习应该比找第一段的时候好点 怎么感觉还是没有面试哇

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...