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，...

可以拿这个简历去投平台了吗，想在暑期秋招之前先找日常实习😭求大佬建议

记得上次找日常实习从投递到最后offer总共花了51天这次暑期也是惊人的相似，从开始投递到offer也是花了51天暑期总结蚂蚁3月20一面挂阿里所有意向简历挂美团3月18一面挂字节3月17投递3月23一面3月27二面3月30三面，三天后挂+转岗4月10从二面复活4月17三面4月20offer快手4月1日一面4月13日二面4月20hr面百度4月11日一面4月14日二面4月17日三面这回教训就是以后不要在职面试了，实在太累+心态不稳，一开始想着就算没有公司要还能在现在公司赖着，最后活也不想干，面试也不想面感谢字节收留了，听说强度不小（早10晚10），好在base在广州，希望顶住😥😥

第 26 题：多 Agent 系统（Multi-Agent System）及其优势 题目 什么是多 Agent 系统（Multi-Agent System）？其优势是什么？ 一、什么是多 Agent 系统？ 多 Agent 系统（Multi-Agent System, MAS） 指由多个 Agent 共同协作完成任务的架构：每个 Agent 具备一定的感知、决策与执行能力（通常以 LLM 为核心），通过任务分配、通信、协调完成单 Agent 难以高效完成的复杂目标。 与单 Agent 的对比：单 Agent 在一个大脑内完成推理与工具调用；多 Agent 则把角色、专长或子任务拆分到不同 Ag...