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...

哎，不知道要什么简历才能得到一个面试😭

午休完裸面，网易某部门。 困死我了😵

刚面完嵌入式音视频岗的两轮技术面，趁着印象还新鲜赶紧整理出来发上来。一面（约 60 min）一面节奏挺快的，面试官人还可以但是不放水，基本就是对着提纲一道一道往下问，C++、算法、系统三块轮着来，答完一题直接下一题，有几道会顺着追问细节。题目如下：JNI 中 LocalRef 和 GlobalRef 的生命周期管理差异？C++17 的 std::optional 解决了哪些痛点？std::function 和函数指针的性能差异及原因？红黑树插入节点时的旋转规则是什么？如何用最小堆实现 TopK 算法？时间复杂度是多少？海量数据去重（100 亿级别）的三种实现方案？内存泄漏的检测手段（如 Val...