软通动力后端一面

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

昨天晚上7:00-9:00的携程笔试，我昨天下午才接到通知，当天有事就没有参加，反馈说笔试冲突，会给我顺延吗？

OPPO一面实习介绍，上色的损失函数，项目介绍，数据集，损失函数，有没有做轻量化？边缘模糊怎么办？会不会C++，落地部署传统的去噪方法，BM3D，WNNM脸上的痣怎么用传统方法识别出来？数学理论对学深度学习有什么优势？GAN的应用场景和优缺点OPPO二面项目(真实图像去噪怎么做，是否了解高光谱图像的噪声来源机理)，实习(做了什么改进)定了高目标实现了的事情，发不了顶刊的原因，拿了什么offer，职业规划，工作强度怎么看待？C和C++熟练嘛？工程部署落地出问题怎么办？算法部署到手机，封装成SDK，出现各种问题怎么办？OPPO26OPPO27届寻梦计划暑期实习3.6启动啦，26届补招也进行中tip...

目前只能约到小公司，求大神指导