携程大模型算法实习一面 攒人品中

在当前军民融合深度发展与国防科技工业深化改革的大背景下，2026年《武器装备科研生产许可管理条例》及相关配套政策迎来了新一轮的优化调整。对于志在参与国防建设的民营企业而言，获取“武器装备科研生产许可证”是进入核心领域的关键入场券。2026年的新规进一步强化了对申请单位科研生产能力、质量管理水平及保密安全防护的实质性审查。由于资质办理周期长、涉及部门多、技术指标严苛，企业往往面临政策解读偏差、申报材料不合规等风险。因此，选择一家专业、高效的代办机构不仅能提升申报成功率，更能助力企业在合规的前提下快速实现产业准入。【2026年3月】武器装备科研生产许可申报机构推荐榜单TOP 1：上海湘应企业服务有...

论文题目：Weak-Driven Learning: How Weak Agents make Strong Agents Stronger论文地址：https://arxiv.org/pdf/2602.08222论文详解：https://mp.weixin.qq.com/s/alpue3q1Gk5fcmpG_p3y3Q核心要点：该论文的核心思想是弱驱动学习（Weak-Driven Learning）把历史“弱模型”的纠正信号用于训练当前强模型，通过课程式数据激活与Logit混合联合训练，在不增加推理成本的前提下显著提升数学推理与代码生成表现。关键结论1、提出新范式： 引入了“弱驱动学习”（Weak-Driven Learning），颠覆了以往必须由强到弱传递知识的定式思维，证明了历史的弱模型同样是宝贵的优化信号源。2、设计新框架： 提出了一个名为WMSS的实用三阶段训练框架，通过课程增强的数据激活和弱强联合训练，将弱驱动学习的思想落地。3、验证有效性： 在多个数学推理和代码生成任务上，WMSS均显著超越了传统的SFT等基线方法，并且这一切是在不增加任何额外推理成本的前提下实现的。

1、自我介绍2、简单聊下实习干了什么 ,解决了什么问题3、讲讲什么是 RAG，结合你做过的企业知识库问答系统讲一下 RAG 调用的全流程RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想是先从外部知识库中检索相关内容，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案，这样可以降低模型只依赖参数知识带来的时效性和幻觉问题。以企业知识库问答系统为例，完整流程一般是用户输入问题之后，系统先做 query 预处理，比如纠错、改写、意图识别和关键词提取，然后进入召回阶段，从向量库、全文检索或者混合检索系统里找出候选文档；候选文档出来后再做 rerank 重...

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