第一次遇见这样的

华为秋招以大规模线下面试为特色，也是后疫情时代较具规模的面试活动。其线下面试并非零散单间，而是“规模化作战”——HR会提前包下连锁酒店，将一楼大厅改为等候区，几百号面试官统一着装分区就坐，场面震撼且秩序井然。流程上虽为“2+1”（两轮业务面+一轮主管面），但并非连贯进行。我当时两轮业务面结束后，不到30分钟就收到反馈，同学们反馈时间也基本不超过40分钟，效率极高。主管面存在不确定性，我同组同学业务面表现优异，却因当天主管约满需后续补面，这类细节网上很少提及，建议大家面试前别排满行程。华为秋招面试实力是基础，但运气也很关键。我遇到温和的面试官，未答全问题也被引导梳理思路；而同学遇到严苛面试官，因...

这种是面评脏了吗 被冻结了吗😭 该怎么自救呀

家人们，这种情况还有机会吗😥  

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...