科华数据 提前批 硬件工程师（2026届）面经投递时间：7月24日，投完简历过后收到测评，5个工作日内完成。7月30日收到笔试通知，笔试内容包括数电模电电力电子方面的内容（我个人遇到模电里反馈组态考得比较多，还有个Buck拓扑电路题）8月6号收到面试通知8月8日HR电话面试，（HR面没啥专业问题）面试过程很轻松：1.自我介绍2.从自我介绍中凝练三个自身优势3.性格自我评价优缺点4.有做过大功率吗5.有面试其他公司吗？手里有offer吗6.有考虑公务员和电网吗7.对科华有了解吗8.有女朋友吗9.问期望薪资待遇，为什么这个期望，组内师兄姐待遇还有一些不太记得了反问：1.公司晋升渠道。答：技术、管理...

rt，27届末流985本硕，想做大模型开发相关工作。目前该简历战绩：联想oc，人工智能实习生科大讯飞oc，助理研究算法工程师美团一面无消息（大概率挂），大模型智能体后端工程师百度一面挂，NLP大模型算法实习生OPPO二面无消息（估计挂在HR面）得物一面秒挂（KPI面），AI工程算法实习生中电信TeleAI一面挂，大语言模型算法实习生厦门快商通一面挂广州施耐德电气泡池子广电运通一面挂------手动分割线------求各位佬狠狠拷打

这个面试官真的很温柔 也不拷打 就问你一些八股问题 真的是给了我这个面试新手很好的感觉 面完真的开心了一下午 因为感觉发挥的还不错 感觉有机会能进三面 后面也确实过了一个周末就通知三面了

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...