题不刷就忘

机械臂+灵巧手+locomotion方向岗位面经 北京人形机器人创新中心 1. 真机RL 2. Sim2real gap(RL) 3. 模仿学习了解程度 银河通用 1. model-free和model-baesd RL 2. offline/online RL 3. PPO 小鹏（locomotion） 1. 结合真机RL的场景展开聊聊思路 2. Sim2real gap及解决 3. 图像数据在RL中的处理 4. coding 上海人形机器人（locomotion） 1. 灵巧手力控 2. 机器人核心硬件了解 3. 调reward细节 4. 经历里面提及的算法细节 以上面经是我记忆中部分面试...

被挂最爽的一次本来昨晚想做笔试了，还好我有拖延症😄所有测评笔试ai面都做了才筛简历的公司都是沙壁😡

秋招白月光是我的虾皮虾皮是所有公司里最先给我面试机会的一面二面也很快 但是面完之后就开始泡池子到目前为止已经泡了两个月了虾皮北京已经泡发1000人秋招的意难平是美团看我的名字也知道在秋招之前美团可以说是我的梦中情司也是我很快进入到二面的公司第一天一面 第二天二面而且我了解到美团只有两面直接下意向之后更开心了可惜天不遂人愿 二面可能和面积官不太合如果100我觉得给自己打93吧可惜过两天把我挂了没事 大家都说 恨比爱长久

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...