海柔创新

1. 自我介绍2. 项目拷打3. Perplexity 的定义、公式和真正的使用边界是什么Perplexity 本质上是语言模型对测试序列平均不确定性的指数化表达。若测试集为(x1,…,xT),则 它等价于平均负对数似然的指数形式，值越低通常表示模型对数据分布拟合得越好。很多人只会背“越低越好”，但真正面试里要说明白：PPL 是训练分布拟合指标，不直接等价于问答质量、推理能力、事实性或者指令遵循能力。模型可能 PPL 更低，但在复杂推理或者对齐任务上不一定更强。4. 为什么不同 tokenizer 下的 Perplexity 不能直接横向比较因为 PPL 的分母是 token 数，而 toke...

1. 自我介绍自我介绍不要按履历流水账去讲，直接围绕岗位匹配展开。比较稳的方式是先一句话说明自己主要做 RAG、Agent、AI 应用后端和推理服务，再挑两段最能打的经历展开：一段讲检索增强、知识入库、召回排序、长上下文记忆和评测闭环；另一段讲系统工程，比如高并发服务、索引构建、异步任务编排、可观测性和线上稳定性。最后补一句最近做得最深的方向，比如多路召回融合、长任务记忆回溯、RAG 事实性评估或者工具调用治理，把后面的追问引到自己准备过的区域。2 RAG 摄入数据时，文档预处理最值得讲的几个难点是什么难点通常不是“把文本读出来”，而是结构恢复和知识标准化。像 PDF、扫描件、网页、表格、工单...