1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...

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遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

1、📍面试公司：波克城市一面🕐面试时间：20260408💻面试岗位：测试开发工程师❓面试问题（记忆较为深刻的问题）：1、埋点框架调优的内容2、商业化SDK交由其他业务使用，如果业务反馈埋点量级大幅下降要如何排查3、Kafka数据流4、算法题：最长回文子串，解决方法找到回文中心字符（奇数、偶数两种情况），向外寻找可能的最长子串🙌面试感想：个人算法能力太差 hot100再刷刷HR面🕐面试时间：20260414❓面试问题（记忆较为深刻的问题）：1、两年内主要负责的业务，为什么考虑换工作2、个人更看重什么，为什么当下觉得发展受限3、反问2、📍面试公司：小熊博望 倍孜一面：🕐面试时间：20...