兄弟们，我先说个事。上周跟一个去年进字节的学长吃饭，他给我看了他们内部的一个文档——第七代AI面试官的评分细则。不是网上流传的那种“注意仪表”“保持微笑”的废话，是真的代码层面的考察逻辑。看完我后背发凉。你知道现在大厂技术岗的简历筛选和初面，已经变成什么样了吗？AI先筛简历，然后AI面试官直接跑你代码。HR只在你过了这两关之后才出现。也就是说，你投出去的简历，第一关是跟几千份简历一起被算法打分。匹配度不到80%的，直接进回收站。过了这一关，你会收到一个链接，点进去不是真人面试官，是一个AI系统。它会给你几道题，让你在线写代码，而且它会模拟Code Review——不只是看你跑不跑得通，而是看你...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

1. 做一下自我介绍2. RAG 分块策略应该怎么选，真正影响效果的核心因素是什么分块策略不是越细越好，也不是统一按 token 长度切就行。真正影响效果的是 chunk 是否保留了完整语义单元、是否带有足够的定位信息、是否能在召回后被模型直接利用。像制度文档、规则文档、FAQ、表格和多层级说明，最佳切法差异很大。比较稳的方式通常是结构优先、语义补充、长度兜底，也就是先尊重标题、段落、表格、列表，再在超长片段内部做语义切分。这样做的目标不是生成整齐块，而是让每个 chunk 自带最小可回答上下文。3. 怎么评估 RAG 的效果，除了准确率还能看什么RAG 效果不能只看最终回答对不对，因为那样很...