你的简历根本没命中JD里的隐藏考点【纯干货，无废话，建议先收藏再看，免得想用的时候找不到了】兄弟们，我是真的急了。刚才帮一个学弟看面经，我真的想顺着网线过去摇醒他。他面的是某大厂的商业化运营，简历上写得花里胡哨什么“负责社群活跃”、“策划线上活动”结果面试官上来就问：“如果给你一个ROI为负的新品，你第一周会怎么拆解归因？”学弟直接懵逼，支支吾吾说了半天，最后挂了。其实这道题，JD里早就写了！JD里明明写着“对数据敏感，能通过数据分析优化投放策略”。但他没看出来面试官就是在考他“数据归因”和“策略优化”。这就是典型的“无效准备”。你背了一堆八股文，结果人家问的是业务场景题。今天我不整虚的，直接...

😭😭被拷打麻了，手撕还不是hot100

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

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，...