暑期实习正式结束

bg26届211本
阿里淘天 资金金融 oc已接
蚂蚁 第一志愿简历挂 第二志愿二面挂
饿了么 oc已拒
腾讯  pcg oc已拒
字节 oc已拒
字节懂车帝 hr面挂
拼多多 hr面完后问得师兄说是没什么问题
京东 简历挂
百度 oc已拒
快手 oc已拒
b站 简历挂
搜狐 一面挂
截止4.11所有流程都已经结束,美团忘记投了,小米这种的也没投感觉没必要,大部分是后端,拼多多稍微涉及点搜广推算法
感觉今年早投点的话确实岗位很多,b站和京东这两个公司我不知道为什么永远是初筛挂,可能是不配和东哥做兄弟吧#牛客AI配图神器# #暑期#
全部评论
真的是offer打牌
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发布于 04-12 14:27 北京
拼多多hr面以后hr又打过电话吗?
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发布于 04-12 10:33 上海
佬拼多多oc了?
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发布于 04-12 10:16 上海
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发布于 05-20 03:03 福建
想问一下佬饿了么的timeline~
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发布于 04-21 15:25 广东
请问做的什么项目呀
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发布于 04-19 13:30 澳大利亚
校友太强了
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发布于 04-17 14:48 湖北
佬问问百度暑期流程走到offer那步全稳吗
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发布于 04-15 11:53 北京
请问到岗时间怎么回答呀
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发布于 04-14 19:20 安徽
请问饿了么hr面有技术题吗?
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发布于 04-13 19:52 四川
这么多oc
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发布于 04-13 14:26 江苏
哦对,还有小红书,简历秒挂
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发布于 04-13 11:51 北京
佬 请问你淘天hr面完多久oc的呀
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发布于 04-12 17:39 香港
太强了
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发布于 04-12 10:10 四川
拼多多有oc了吗
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发布于 04-12 10:06 四川

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RAG 是啥?RAG,全称 Retrieval-Augmented Generation,意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限,还可能答错或者答得不靠谱,而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的!它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” (知识库)搜资料,再给出答案。RAG 怎么干活?RAG 的工作流程简单来说就是三步走:你问我答:用户问问题,比如 “ 今天吃什么好?”,RAG 系统接收到了。翻书找答案:RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料,比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出:把找到的资料和问题混合在一起,扔进大模型里加工,生成一个超棒的答案,比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼,肉嫩味美,还很营养哦!”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件:检索器(Retriever):就像在图书馆里负责找书的管理员,能在知识库里快速定位到相关资料。生成器(Generator):拿到资料后,它就像个作家,把资料和问题结合,生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处?对比直接用大模型 API 或者微调,RAG 有这些牛 X 的地方:知识更新快:知识库能实时更新,AI 就能立马掌握新知识,不用重新训练,省时省力。省钱省心:不用大规模重新训练模型,成本大大降低。不会忘事儿:不会像微调那样,在没训练过的任务上表现不好,稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢,RAG 也有点小缺点,比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上,可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分(Chunking):把文档切成合适的大小,就像切蛋糕一样,得找到那个完美的大小,不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择:选对模型就像给汽车选发动机,直接决定向量表示的质量,影响后续的检索和生成效果。检索效果评估:得时刻监控检索的召回率和精确率,就像给检索系统做定期体检,有问题及时调整。向量数据库的作用:它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱,就像给知识库装上了超级导航,能快速定位到相关信息。整体效果评估:要时不时对 RAG 系统来个全方位体检,从生成答案的准确性、相关性等方面打分,确保系统一直在线。
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