百度提前批 三战 一面

从实习到现在，感觉自己运气一直特别不好，从来没有遇到过负责的 mentor，一个好的 mentor 真的真的真的特别的重要，如果暑期实习能遇到一个特别好的 mentor，在公司级别差不多的情况我不建议去一个全新的环境，哪怕工资高了几 k，工资超过30k以后那几 k 差距税后没那么大。 第一段实习去的一个小厂，被分配的 mentor 是一个工作了很多年的老油条，问他一点东西都是非常的不耐烦，有一次另一个组的同事当着我的面说"这就是 X 大来的那个啥都不懂的实习生？"，我是一个很敏感的人，这算是给我留下的第一个小阴影吧，反而是我旁边的大哥帮助我很多，我至今还记得他的好。 第二段实习也是一个小厂，这...

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

目前0实习，感觉现在必须要整个实习了，希望各位大佬能给我一些建议，谢谢大家我是应该写新项目或者什么方向的 ，还是背八股刷力扣呢

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...