求职意向：后端开发/大模型应用开发✉️投递：24家💬面试：一共17面📝offer：百度oc，华为入池，得物入池🎙️我的感受： 从去年11月份生日到现在也6个月整了，决定转后端和大模型开发或许这条路走对了，或许只是随波逐流。从3月18日投出第一份简历，到4月2日第一次面试，这也是自保研以来的第一次面试，从一开始紧张到提前1小时进入会议背自我介绍，到现在随便找个地方就是面，这将近两个月让我成长了不少，也学会了很多东西。 先说遗憾吧，或许最大的遗憾就是不能立马到岗，百度oc后告知需要五月底之前到岗，但是组里之前不让去实习（我去办公室找导师争取实习，直接让我从办公室出去），今年只能七月一号去实习...

个人认为今年暑期比去年难，看面经基本都是腾讯和字节。有些大厂虽然开了暑期实习，但基本都是泡池子，只有少部分人能得到面试机会。还有两三个月就要秋招了，有点慌难道今年更适合去考研吗？

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

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...