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1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

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每年校招，牛客上都会出现同一个盛况：成千上万的计算机应届生，挤破头想冲进字节、阿里、腾讯、美团这些头部大厂。仿佛进了大厂，就等于拿到了人生的金门票，从此高薪无忧，平步青云；进不去大厂，就是失败者，职业生涯就毁了。但现实是：每年冲进大厂的应届生里，至少有一半人，在入职1年内就会后悔。有人受不了高强度的加班，裸辞考公；有人适应不了大厂的内卷和内耗，抑郁焦虑；有人以为进了大厂就能安心写代码，结果每天都在开会、扯皮、写周报，根本没机会提升技术；有人拿着大厂的高薪，却每天都活在被优化的焦虑里。我见过太多应届生，费了九牛二虎之力进了大厂，最后却带着一身疲惫和内耗离开，白白浪费了应届生的黄金身份。今天就跟所...