15号二面现在今天晚上hr打电话啦！

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

一个面试也没，心累   

链接 首先先定义dp[i][j] (表示前i个合并后值为j的最小翻转次数) 我们先计算每一组的差值d[i] 显然,对于每一个已经存在的dp[i][j],对于下一个i也就是dp[i+1],有两种可能 不翻转:dp[i+1][j+d[i]]=dp[i][j] 翻转:dp[i+1][j-d[i]]=dp[i][j]+1 这样相当于遍历所有可能,理论上时间复杂度会非常大,但是由于范围的限制和重叠,时间复杂度也就限制在了O(n²),可以接受 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN=1005; const int ...