小鹏汽车2026届春招补录开启！

聊聊三七互娱的工作节奏，给正在看机会的朋友参考最近好多人问三七强度怎么样，正好我在这待了有一段时间了，说几个真实的点。双休落实得比较好。周末基本能正常休，这是真的，我在这从来没有被要求周末上班。带薪年假最高10天，弹性上班不用死磕打卡，冬至元宵七夕这些节日还能提前两小时走。项目节奏有规律，偶尔关键期会忙。走敏捷迭代的开发模式，版本上线前的冲刺期节奏确实紧，偶尔加班也是有的，但这是游戏行业的普遍现象，不是公司刻意要求的。排期是提前规划好的，临时加塞的情况少，忙你知道忙到什么时候，整体有章可循。跨团队协作效率不错。研发和运营之间沟通成本比我想象的低，研运一体的模式在日常是真的有感知的。薪资和福利简单说：校招技术岗最高80万年薪，六险一金加商业保险，住房免息借款最高50万，据说1/3校招生能在1年内晋升。正在纠结的话，至少值得去聊聊，比在网上猜强，欢迎私信。

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...

现在AI发展的越来越迅速，AI Coding对于岗位面试有一定量的帮助，在一些大公司比如美*和京*等公司都有一定量的采用，所以对我们的要求也会越来越严格，以后就业形势也会越来越严峻，蚂蚁的AI Coding笔试对于我来说也是有点难的

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.针对智能问答机器人，大模型上下文窗口有限，一般的解决方案是什么?2.记忆系统相较于RAG的优点是什么?3.对话系统的对话存储方式如何设计?4.如何对用户输入进行意图识别和分类?5.为什么记忆系统需要设计遗忘曲线?为什么有些信息需要被遗忘?6. LangChain、 Llamalndex 和 LangGraph的区别是什么?7.什么是MCP(ModelContextProtocol)?MCP的运转流程是什么?8.大模型FunctionCalling的能力是如何实现的?9.如果系统中的工具过多，导致模型调用工具能力变差，如何解决?10.如果工具路由(Router)失败，有什么方法可以缓解?11.在模型层面如何优化工具调用能力?12.如果通过微调来优化工具调用能力，一般采用哪种微调方式?13.如何在大模型系统中接入强化学习进行优化?14.算法题:合并区间(力扣56)