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勇敢的牛牛11
2023-10-28 16:57
中国科学院大学 新材料/环保技术
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毁约的公司有哪些
有没有友友有这样的经历,咱们搞个帖子收集下,给大家避避雷,跪谢啦
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在刷代码的小猫很有礼貌
门头沟学院 算法工程师
鼎信通讯
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发布于 2023-11-01 12:41
安徽
菜的不敢起名字
门头沟学院 Java
m
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发布于 2023-10-28 18:04
安徽
暂无评论,快来抢首评~
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门头沟学院 Java
小红书后端开发一面
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凌晨1点,我睡得迷迷糊糊的,接到一通电话,那边传来一个中年男的声音,他很小心翼翼的问我说,老师能不能帮我解决个问题?我想都没想,直接说都这个点了,早点休息吧。他突然又说,哎,老师,我真的不想熬夜了,明天这个报表,还得用呢,实在不想熬夜了。听到这里我就好奇这得多大的问题,心想这么急,这么晚了既然找到我了,那我就给他做吧,我打开电脑,看到他的文件,我瞬间沉默了,就他这个问题,如果问稍微懂一点的人的话,几分钟就搞定了,他没必要一个人死磕。过了一会我给他解决完问题以后,他跟我说他这个问题从白天上班开始,一直到现在凌晨,快到现在了,没磕出来,中间也不好意思问别人,就把自己逼到这个份上。中年人,我们不会的...
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03-26 11:50
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已编辑
门头沟学院 人工智能
Agent面试-RAG篇
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,...
薇菈:
好贴
Agent面试会问什么?
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