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，...

难受，整个面试环节就一个地方回答错了也被挂。面试官这速度太快了吧，才4个小时就给我挂了

友友们，本来在一个做自动驾驶的大厂实习，但因为长时间没刷宿舍门禁刷脸被导员发现，后面被拷问出来在实习后也是迫于压力离职了。但是我争取了一下，公司那边说是如果暑假还有hc的话我可以继续入职。但是只是口头承诺，我很焦虑到时候一句没有hc了就炸了（暑期目前只有一个小厂offer，四月才开始投，两个月生疏八股算法，感觉拿别的大厂暑期实习无望了）  友友们有什么建议吗？比如我要不要持续跟hr聊天来增加些好感度之类的？

干了十几年招聘和业务管理，面试过的小年轻没有一千也有八百。最近几年发现个普遍现象：很多人的简历写得挺漂亮，技术底子也不错，可一到线上面试就原形毕露。说话没逻辑、遇到追问就卡壳，不是没本事，纯粹是“不会说”。这两年AI火了，很多人跑来问我：“老兵，AI面试助手哪家好？”甚至有不少人焦虑地问：“AI面试助手哪家好怎么做才能快速拿offer？”说句掏心窝子的话，工具再炫，如果不能帮你理清思路、拿到结果，那就是扯淡。咱们出来混，讲究的是务实。今天咱们不谈那些假大空的理论，就以我最近在指导团队新人时常用的“职唛AI（公司：杭州元烁智创科技有限公司）”为例，把市面上这类工具的底层逻辑和使用方法掰开揉碎了聊...