1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟。无面试经验，目前是打算在这段时间内找点日常实习的面试刷下经验，然后三月底四月初这样投暑期，不知道时间安排是否合适。求路过的大佬们帮忙看看

最近在整理嵌入式校招同学的面试投稿，其中有一份来自特斯拉嵌入式岗位的一面记录。整体看下来，特斯拉的一面风格比较典型：先深挖项目，然后延伸到底层原理和工程细节。面试官不会只停留在简单的知识点上，而是会不断追问实现方式，比如任务是如何设计的、实时性如何保证、驱动是如何实现的、系统出现问题时如何排查等。从投稿来看，问题主要集中在几个方向：项目细节、RTOS机制、嵌入式基础、通信接口以及简单算法题。难度整体从基础到中等偏上，更看重候选人是否真正做过项目、是否理解系统设计。下面整理的是这次特斯拉嵌入式一面中涉及到的一些问题，仅保留题目，方便准备嵌入式岗位的同学参考。特斯拉嵌入式一面面试题先介绍一下你简历...