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，...

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

昨天面试官打电话来说有事情，晚点发个邮件调整一下时间，结果今天显示流程结束了，要发一封邮件问问吗

四个题,笔者睡过头了,只有1h时间,拼尽全力只答了2.45...本来想当怯战蜥蜴的,但是一想到下一次笔试在半个月后,这个恐怖的罚时让笔者不能接受,最后硬着上了...答的很烂,但是笔者真燃尽了...T1 95%有n个任务,要么占用a个token和b的时间,要么占用c的token和d的时间,任务可以不做现在有m的token和t的时间,问你最多能做多少个任务.由于实在没什么时间了,笔者写的dfs,意外发现好像是正解...但是只有95%是hyw???笔者代码这么烂的吗dfs常数巨大???(assert测了一下就是T在最后一个点了,但是有两个点是50个物品的,笔者不会卡时,不然有可能特判最后一个点卡过去...