超聚变岗位中的odm方向是什么？

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

 #嵌入式# 

整体难度应该是低于去年。 题目一 给定区间 ，求其中因子个数为奇数的整数个数。数据范围为 。 解答 因子一般成对出现，只有完全平方数会留下一个未配对的平方根，因此只有完全平方数的因子个数为奇数。 设  则答案为  如果按平方根枚举实现，复杂度是 ；直接用上式计算可做到 。 题目二 已知数列满足  且当  时，  现有  次询问，每次给出一个 ，要求输出 ，其中 。 解答 设 ，预处理  即可。 维护最近  项的窗口和  则有  这样每次转移都是 ，总复杂度为 。 题目三 给定一个无向图，支持  次操作：  1 x：删除编号为  的边； 2 x：查询点  所在连通块中的最大点权。  其中点权定义...