uu知道歌尔这个机构为啥是人力资源本部吗

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，...

腾讯面试这个状态是啥意思

目标后端

这是群里小伙伴投稿的社招1. 自我介绍2. 用过 AI Coding 吗，用的什么模型，实际解决了哪些问题用过，主要用过 Claude、GPT 系列、DeepSeek-Coder 和 Qwen-Coder 这类模型。日常不是简单让它“帮我写代码”，而是把它放到比较明确的工程任务里，比如老接口迁移、单测补齐、复杂 SQL 改写、调用链梳理、异常日志归因、文档生成和代码评审辅助。AI Coding 真正好用的前提是上下文给得准。大仓库里如果只贴一个报错，让模型猜，效果会很差；如果能提供相关类、接口定义、调用栈、表结构、异常日志和预期行为，它对局部改动的效率提升很明显。但我不会让它直接改高风险链路，...