华为只要是通过面试的都能走审批吗？

最近每一篇面经中，都会被问到“对AI的了解”，如果2026年你想要从事高薪岗位，那么Agent一定不能错过！面试官说：2026年就是Agent元年！给大家免费分享我的Agent知识库！ Q1: 你如何定义一个基于 LLM 的智能体（Agent）？它通常由哪些核心组件构成？ LLM Agent 是以大语言模型为"大脑"，具备感知环境、自主决策和执行行动能力的系统。核心组件包括四个部分： ①规划模块（Planning）：将复杂任务分解为子任务序列，常用 CoT/ReAct/ToT 等策略； ②记忆模块（Memory）：短期记忆即当前对话上下文（存在 context window...

今天第一段实习离职了，公司很好，同事很好，mentor也很好，待遇也很好，第一次在这里体会到了归属感，离职的中午mentor还请我吃了饭，真的感谢公司给我的这一次机会，也感谢这次机会让我认识了不错的实习搭子，也感谢好的舍友，被导员找的时候盘问的时候一直在帮我打掩护。只是没想到导员会看门禁的进出记录，也没有想到我的家长会把我实习全部告诉导员，更没有想到在我应付过导员后，为了以后实习申请不住宿只能和家长说我的规划并寻求他们帮助的时候，他们先是稳住我，之后把我去实习的情况和现在去离职肯定的告诉导员。在他发现我可能实习，到离职完，我后面还是有一步一步的规划，直到家长和我说他们把我离职已经和导员说了，我被稳住了，我后面也没有招了以后也没有机会实习了，我已经尽力了，可能对不起的只有我自己的努力，为我打掩护，咬死不承认的舍友，和二面把我过掉，但我却没有帮上忙的mentor和公司了祝大家一切顺利吧，我只能躺平等毕业再说了😊以后有没有机会接触开发再看吧

分享一个蚂蚁timeline3.25 一面3.30 二面4.2 HR面4.10 意向书

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，...