基恩士二面

没有面试的时候，一般就在复习八股文。把操作系统、计算机网络、C++这些高频知识点过一遍，查缺补漏，保持手感。同时也会简单回顾项目，把细节再梳理一遍，确保面试时能讲清楚、讲深入。这个阶段的重点不是死记硬背，而是保持状态，为下一次面试做好准备。

求大佬们拷打简历，投了好多简历了，基本上都没面

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，...