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，...

，有没有什么老主神学，祝我一臂之力

一直觉得自己的样貌介于“路人”和“不算很丑”之间，也没有捣鼓自己脸和穿搭的习惯，无论面试或路演还是旅游又或者现在的上班，除了见客户会比较正式，其他时间都收拾收拾像个人算了…最近一次也是最为震撼的一次关于容貌颜值的点评，是在去年的培训；HR老大严肃地说，因为业务岗位的特殊性，他们确实会筛选掉不好看的人，商务的形象非常重要…我大为震撼，环顾一圈看着那些高学历的俊男靓女，彻底红温几乎想要原地逃跑看来面试时展现出的能力确实能弥补颜值上的不足回到正题，所以客观来说，长得好看确实能在一定程度上提高面试的通过率，因为长相过于抽象大概率一开始就被筛掉了。但是美貌+任何牌都是王炸，只有单出是死局，能力不足再好看也没用哦～提升自己长相的加分点操作有很多，不一定纯吃天赋建模，大部分人保持干净卫生就已经能拿好及格分了嗯我大学时曾经想健身变成肌肉女来加分，于是美美爽吃一学期变成死肥宅后，发现工作后完全没时间健身撸铁…

据说三面面试官是团队负责人，平时非常忙，这场面试前前后后约了好几次才终于定下来。 面试时间正好卡在饭点。面试官进来时状态还很饱满，先随口问了我一句：“吃饭了吗？”简单寒暄后，他很快切入正题： “我先给你三道题，你先做。我把晚饭吃了，等会儿还有个会。中间有问题随时开麦问我。” （我虽然听说了字节很忙，但是这是第一次切实体会到“居然忙成这样”…） 说完，他简单交代了题目和要求。 我只回了一句： “……好的，老师。” 三道题分别是：SQL手撕、基础算法、场景题。 SQL已经忘记具体题目； 算法是：链表隔K个元素反转 幸运的是，我整理过一些常见场景题，而那道“4G物理内存给100G文件的排序方法”我刚...