英伟达自动驾驶实习面经

总结一下近期找实习的感受吧，鼠鼠是过年前吧实习给辞职了。过完年，到现在还在找实习中。个人感觉AI对底层程序员或者实习生的冲击很大，很多公司都不要那么多人手了，例如以前计划招5个人，现在只要2 3个人就能覆盖日常的开发任务。属实是把我们的实习坑位给填满了。总结其实大家不必要听风就是雨，取代程序员是不可能的，因为永远有业务这个东西存在，也需要有个人来背黑锅等等问题。只能说是会淘汰掉不会用AI的人，所以加油吧码农们，我们都是最棒的，能找到好工作的

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

在boss上投应届，有一个hr说经历太单薄，但是也不知道该添点啥了，就多加了一个项目经历，想看看大家建议

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，...