还有什么厂在招非技术岗捏

1. 自我介绍2. 详细讲一下你的实习经历，你具体负责哪些工作3. 限量出包是什么逻辑，5 万条候选线索只出 3 万条怎么判断高价值用户答案：限量出包本质是一个带约束的排序和筛选问题。不能简单按分数从高到低取前 3 万，因为业务里还有很多约束，比如销售每天承接能力、行业配额、城市覆盖、客户冷却期、黑名单、重复企业、近期已触达、历史投诉、企业规模、潜在金额等。我会先做硬过滤，再做评分排序，最后做配额调整。硬过滤去掉无权限、黑名单、近期已触达、关键信息缺失的线索；评分层综合行为分、画像分、意图分、转化概率分；配额层保证行业、区域和销售组之间不会极端倾斜。最终不是单纯 topN，而是 “topN +...

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

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...