ai不能背锅

刷遍了牛客的吐槽帖，大家都在骂“都2026年AI时代了，面试还在死磕八股，毫无意义”。我特别能共情这种吐槽，毕竟谁没被JVM、MySQL的偏难怪题拷打过呢？但骂归骂，我们必须清醒地认清一个现实：哪怕AI能帮我们写90%的代码，面试问八股这件事，短期之内根本不会消失。我们能做的，不是抱怨，是搞清楚“为什么还要问八股？该不该准备？怎么高效准备？遇到纯八股公司要不要跑？”今天就把这些问题讲透，给所有正在春招的应届生，一份最清醒、最实用的备考指南。一、先搞懂：都2026年了，为什么面试还在疯狂问八股？很多人说“AI都能写代码了，问八股还有什么用？”，其实企业面试问八股，从来不是看你能不能背下来，背后有...

对不住了bro哈哈哈哈哈

27届还能有实习吗，有同学就学到Javaweb也找了个实习，之前投了800份我就约了一个面，，然后紧急搓了个ai项目demo换上去了😩

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...