没课的下午，我决定干一件事：把积攒了一周想投的公司全部投掉。 清单上的10家：字节、腾讯、美团、百度、京东、快手、网易、小红书、滴滴、B站。【14:00 - 准备工作】先打开网申助手确认信息是最新的（之前改过一次项目描述），然后按顺序开了10个tab，每个tab对应一家公司的招聘页面。【14:10 - 开始投递】第一家字节：打开网申页面，助手自动填了基础信息，我检查了一遍，补了开放题（为什么选字节），提交。耗时4分钟。第二家腾讯：同样流程，自动填、核对、写开放题、提交。耗时5分钟。第三家美团：基本一样，但美团的开放题有两个，多花了2分钟。耗时6分钟。【14:35 - 中段加速】到第四家百度的时...

终于到了 Lastday，社招不到一年光速跳槽说是。在滴滴确经历了虽然短暂但是特别温馨的一年，也学到了不少东西，收获了难得的记忆。有缘再见！

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...