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...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

作为后端开发实习生，一直埋头改接口、调 bug、排查问题。直到自己写的功能顺利上线，mentor 肯定我的代码逻辑，项目成果被纳入业务流程时，瞬间觉得实习一切都值了。不止是履历加分，更是真实的技术成长与职业底气。#哪一刻你突然觉得实习“有点值了”#