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这段时间春招面试，不管是中小厂、制造业信息化、还是软件岗，只要沾一点智能、算法、大模型、AI工具，面试官必问AI相关问题。我一开始完全没准备，前两场答得一塌糊涂，后面专门整理了一下，才发现套路非常固定。给大家说下最常出现、几乎每家都问的：第一个就是 RAG基本都会问：你知道RAG吗？能干什么？和直接训模型有什么不一样？不会让你手写公式，就是看你懂不懂：外接知识库、减少幻觉、不用改模型、更安全这几个关键点。能说清楚，面试官就点头了。第二个必问：AI幻觉什么是幻觉？为什么会出现？你在项目里怎么避免？我一般就答：数据不行、模型瞎编、上下文乱。解决就靠RAG、加校验、限制输出、加来源引用。很朴实，但面...

目前大三下，学院本，投了五百多份简历，才得到的这份实习，大概是一个八九百人的厂，分公司挺多，但是来三天了，啥工作任务都没有，每天坐在那里刷力扣，我想问问各位大佬这种情况正常吗

有个疑问，我的简历是不是太杂了，mcurtos Linux应用 驱动 内核 zynq都涉及一点，我以后想走驱动或者内核

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递校招季翻了很多份 AI 方向的简历，发现一个规律：大家做的项目其实差不多——RAG、Agent、LLM 应用，技术栈也大同小异。但有的简历让人想立刻约面试，有的看完只记住了一串技术关键词。差距不在项目本身，在写法。同样是做了一个 RAG 系统，有人写"使用 LangChain 搭建了 RAG 系统"，有人写"对比了三种 chunking 策略后选用了基于段落结构的自适应切分，检索命中率从 62% 提升到 81%"。前者告诉我你用了什么，后者告诉我你思考了什么。面试官筛简历时真正在...