我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

最新改的简历还是没什么回应     

如题，怕纯后端岗位未来 扛不住，想找一个ai大模型开发的工作。友友们看看那个智能ppt生成项目，是不是已经很普通了。还有我的简历是不是内容很杂。想在春招冲一冲ai开发的工作，求友友们对简历给一些建议。

博主作为天坑专业（交通运输）的零基础转行选手，最后拿下了15个offer。秋招中自主研发了一个原创的嵌入式RTOS项目，逢面必问，逢问必过，几乎场场都聊到这个项目，每次都能聊很久 1.那么到底是怎么把 RTOS 项目做到这么抗问的？ 下面分享一下我做有含金量项目的经验: 先说一个扎心事实 大多数人简历上的 RTOS 项目，大概率是这样的 1️⃣创建几个任务 2️⃣ 跑一个 demo 3️⃣能运行，就写进简历 但在面试官眼里：这≈没项目。因为他随口就能问倒你： 任务切换具体怎么发生？ 中断和调度是怎么配合的？ 一旦答不上来，项目直接“降级成玩具”。 2.那 RTOS 到底该怎么学？（我踩坑后总结...