美团快驴招商采购（已oc）

本人bg：25届算法，在MiniMax工作快一年了。从实习转正，到现在参与M2.5等核心模型的迭代，感受还是非常多的。刚好最近很多学弟学妹来问求职和公司的情况，干脆把我的真实经历和观察整理出来，希望能给正在看机会的大家一些参考。一、关于求职：实习是成本最低的试错我一开始不知道自己想去哪，所以我会通过实习来给自己试错。研究生阶段，我攒了4段实习（1家中厂，3家大厂），不过现在看来，这些经历最大的价值不是让简历变好看，而是让我对所谓的大厂“祛魅”了。 有的团队进去才发现，核心业务根本碰不到，天天写周报、对齐、拉通，忙活半天不知道自己在干嘛。所以我觉得，多实习不是为了刷简历，而是用低成本试错，给自己...

各位大佬，简历求指点，万分感谢🙏

1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...