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Offer1 懂车帝 杭州部门：中台部门、业务不太清楚薪资：(n+2)×15 薪，另有 1 万元签字费福利：包三餐，每月额外 800 元房补工作：面试官说晚上 10 点到 11 点下班ps:白菜价格，懂车帝拆分后稳定性如何？Offer2 合合信息 上海部门：AIM 部门薪资：n×16 薪福利：包早晚餐，无房补工作：面试官说晚上8点前就可以下班Offer3 汇丰科技 西安薪资：17K×13 薪工作：假期多，外企加班少，可以居家办公备注：具体部门暂未确定

感觉自己还是挺狗运的，比不上牛客这些双非大佬随便秒终于戴上红围脖了，xdm 加油

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

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，...