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文远的笔试是26号早八到晚九之间随便选俩小时笔试就行,用的是牛客oj.不让泄题,那就透露一下做法... 俩小时笔试,笔者做完还剩半个小时,可还行...T1首先有一个很容易想到的O(n^3)区间dp做法,交了过60%. 然后发现这个区间覆盖问题可以转化为图论找最短路,写了一个O(n^2logn)的做法,交了过80%. 然后不会了,尝试玄学优化,限制加边的数量,在WA和TLE之间徘徊几发之后过了. 后续问AI都说是斜率优化,吓哭了(笔者不会斜率优化).T2很简单的贪心题,没想到签到居然在T2.T3LCA板子题.经典结论: 设树上uv路径上所有点的权值和为 f(u,v) ,那么 f(u,v)=f(u...

这会儿找工作是不是有点晚了啊

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，...