华为东莞ASIC后端

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...

一股神秘的力量，我是不是被资本做局了

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

兄弟们，我先说个事。上周跟一个去年进字节的学长吃饭，他给我看了他们内部的一个文档——第七代AI面试官的评分细则。不是网上流传的那种“注意仪表”“保持微笑”的废话，是真的代码层面的考察逻辑。看完我后背发凉。你知道现在大厂技术岗的简历筛选和初面，已经变成什么样了吗？AI先筛简历，然后AI面试官直接跑你代码。HR只在你过了这两关之后才出现。也就是说，你投出去的简历，第一关是跟几千份简历一起被算法打分。匹配度不到80%的，直接进回收站。过了这一关，你会收到一个链接，点进去不是真人面试官，是一个AI系统。它会给你几道题，让你在线写代码，而且它会模拟Code Review——不只是看你跑不跑得通，而是看你...