拼多多校招内推

  1. 自我介绍    2. 人事问答：    （1）你的研究方向？你们课题组的研究方向有哪些？    （2）分工？    （3）项目简述：项目背景？解决什么问题？你做了哪些工作？结构怎样设计的？工作过程中有探索性学习？动手实践吗？项目进展？    （4）实验室有多少人？   （5）博士有吗？    （6）做项目会有老师或者博士师兄师姐指导？    （7）往届师兄他们毕业的去向？就业方向？    （8）有投递其他公司的提前批或者暑期实习？投了哪些公司？投的什么岗位？到什么流程了？    （9）期望薪资？    （10）选择企业考量的因素？    （11）谈谈对公司的了解？    （12）通过...

26学院本刚考完研结果不知道，速成了两个玩具项目，找实习找不到，（只投了武汉，怀疑太卷了），目前已经回家，计划是沉淀一下测试的技术，学一点开发，春招0实习投测开有希望吗，求大佬指点。

俺平时都是在会议室面试的，奈何会议室被另一个同门约了面试了，楼下的实验室又有同门在做笔试，只能跑回宿舍面试。大家都懂互联网的面试指不定就一小时以上了，没有电源的地方真的不敢赌。但是俺们宿舍又属于随性派，摄像头一开就感觉乱乱的，没时间找帘子，尝试两件浅色的衣服挂在了床架上，本人坐在衣服前面，试图制造纯色背景。奈何本人比较较小，衣服也有点小，怎么挡都挡不全，总能从各个小缝隙里瞥见真相。面试官进会议的时候我就想，这局完了。

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...