饿了么是不是已经招满了

对于清澈的大学生来说，跨越大半个中国到一个完全陌生的地方工作，多少有点慌。幸好同部门小姐姐人都超级温暖。为了入职方便，我提前到公司，是星期天。本以为大家都休息，想着要“自力更生”时，同部门的姐姐主动联系我，在公司接我，陪我入住，拖行李，带我熟悉周边环境，吃了好吃的糖水。入职前，姐姐们就开始关心我，会问我“有没有去吃饭呀，食堂今天的排骨好吃。”感觉并不是完全上下属，前后辈的关系，更像朋友和家人一样。 园区环境更不用说了，免费单人宿舍，干净宽敞，独卫，空调，热水器还有小阳台一应俱全。食堂超好吃，作为一个没在南方生活过的东北人，口味完全可以适应。 工作方面，现在岗位是我的梦岗，但疫情实习机会少，没接...

28届找暑假的日常实习，投什么厂合适呢，现在八股基本过了一遍，hot100差不多刷完了 求各位大佬指点

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...