理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点：  知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...

2025 年初，一家来自中国杭州的公司推出了其自研的推理语言模型 DeepSeek-R1，并上线至自家网站和 APP 中。 他们不仅以相对较低的成本实现了不逊于世界顶尖 AI 模型的效果，还选择开源模型参数、公开实现细节，使得其他公司和机构也可以直接部署应用、跟进研究。 一时间，DeepSeek 成为了全球科技圈的焦点话题。 新闻资讯中，国产自研、开源免费、深度思考等关键词频繁闪烁，吸引着民众的目光。 但它带来的影响力远不止于此，更重要的是，它打破了前沿科技成果与普罗大众之间的壁垒。 任何人，无论身处世界哪个角落，都可以轻松登录网站或下载 APP，便捷体验到这一最新科技成果，前沿 AI 不再是...

落子无悔我的理想把我丢在这个拥挤的人潮，车窗外已经是一片白雪茫茫。实习之外，另一条不得不提的战线是秋招。对于 2025 年毕业的学生，能考虑的求职路线一般有三条：在 2024 年的暑期实习中获得留用机会，参加 2024 年的秋招或者 2025 年的春招。而在竞争激烈的互联网行业中，春招基本成了面向下一年毕业生的暑期实习招聘，对于该年毕业生，优质的正式岗位此时早已所剩无几了；因此并非首选。5 月底，大三的我开始了在腾讯微信的暑期实习。但考虑到实习转正的难度，也由于此前的多段实习经历让我认识到了当下市场环境之残酷、行业变化之迅猛，我始终没有把实习转正当做自己唯一的出路。7 月初，各家公司的秋招提前...

仲夏奔忙你站在楼宇的缝隙，可你没有退缩。2024 年春，收到腾讯 WXG（微信事业群）视频号（北京）团队暑期实习的 offer 后，我的一面面试官（既是同校学长，也是之后的 mentor），问我什么时候能入职。我估摸着暑期实习最早也要 6 月份开始吧，最好先等我结束学校里的期末，能够全心投入实习，所以答复的是 5 月底或 6 月初。快到 5 月时，学长来催我说，如果想转正的话，尽量早点入职，实习时间更长，机会也会更大一些。的确，我是有争取转正的想法。在当时的我看来，微信视频号，目前属于整个腾讯的核心发展业务，倘若能在这里顺利转正，未来的前途可谓一片光明。因此，我比原计划提前两周离开了正在实习的...

一路向北后视镜里的世界，越来越远的道别。2024 年春节过后的第九天，农历大年初十，寒风中我骑着小电驴，一路向北，来到西二旗的百度大厦，办理了实习的入职手续，随后乘班车到达工区——后厂村的百度科技园。作为老牌大厂，百度的入职体验的确很不错，每一步都有引导，签到、领取工卡、配置个人电脑，再一路被带到自己的工位上。我所在的团队属于百度的搜索架构部，从百度搜索的诞生起延续至今，随着业务发展和技术迭代，为搜索提供支撑的底层架构也经历了多轮变革，因此具有长期的技术积淀。可以说，这是我实习过的技术氛围最浓厚的地方，不愧为中国互联网的“黄埔军校”。大概是因为体验过了学校里各类 PPT Reader 和 Fl...

兜兜转转我曾经拥有着的一切，转眼都飘散如烟。从大二暑假开始，我在字节某 ToB 业务后端方向实习了近 4 个月，对繁忙而枯燥的业务开发开始感到有些厌倦。但另一方面，我决定放弃保研，all in 本科就业。彼时的我，前两年专业绩点尚可，按照往年的情况，顺利保研、留在本校，并不存在显性的难度。可是，在和那些真正的天才们打过交道并同台竞技之后，我隐约看到了自己的上限，继续留在这里，我能做的无非就是：按部就班在学校里上着没意思的课程为了拿到个 B+/A- 的分数而苦苦挣扎（再往上就超出能力范围了）最终争取到保研名额，却没有在专业领域积累下核心竞争力找个中游的导师读硕，兢兢业业地干活，再择机出去实习，直...

初见大厂初见是猝不及防犯下的错。我大二找实习的时候，一开始是没想过自己会去做后端的，在正式实习之前，我对前后端开发的了解并不多。只知道，作为互联网企业中最常见的两种开发岗位，都很卷。其中，后端在鄙视链上又比前端高一些，前端相对而言，岗位数量更少，门槛更低，更容易被替代。当时的我对图形学和游戏开发有着许多兴趣，也学了一些相关知识，当图形工程师、做渲染引擎、游戏引擎，这些事情听起来就比前后端开发的逼格高了不少，是我最想从事的方向。（事实上，图形渲染也是另一种意义上的前端。）我好像也没想过去做算法：听说算法岗对论文要求很高（后来发现并非如此，也有偏业务的方向），而我本身数学水平也不够好，能想象到做理...

坎坷开端出来混最重要的是什么？ 首先是出来。我最初找实习的想法萌生于大二上学期，当时的我从大一所在的机航动大类转系到了软件学院。多年的寒窗苦读让我有些疲于内卷，无比厌倦这种在我看来毫无意义的、纯粹为了成绩的努力，决心放下对绩点、排名的追求，去尝试些自己真正想做的事情。那时的我一身轻松、充满朝气，做了很多不追求结果的尝试，只希望，在来到自己过去心心念念的专业之后，能做出一些自己喜欢又有足够价值的事情。可依旧没有明确的方向，学校安排的课程多是无趣又无用，无法让人感受到理论的美妙，距离实践落地又有不小的差距。一直以来，沿着固定的轨道往前行驶，想的永远只是如何越过障碍、行得更快，此时，面对前方的茫茫无...

秋招小结：投了 50 家，都是开发岗，走了全部面试流程的有 20 家（还有一家转正答辩），LLM startup、游戏、量化各 1 家，自驾 2 家，硬件 2 家，其余为互联网；意向书 5 个，其余泡池子。

腾讯：转正答辩 8.26字节：暑期 offer 直通三面 8.15 → HR 面 8.20 → 意向书 9.3百度：一面 7.16 → 二面 7.19 → 三面 7.26 → OC快手：一面 7.23 → 二面等太久，中止流程换了个岗位；一面 8.15 → 二面 8.20美团：一面 8.29 → 二面 9.4淘天：简历挂蚂蚁：测评+笔试，未约面饿了么：测评+笔试，未约面阿里控股：测评+笔试 → 一面 9.2 → 二面 9.6阿里国际：笔试，未约面拼多多：笔试 → 一面 8.24 → 二面 8.28 → 三面 9.6滴滴：一面 8.7 → 二面 8.7 → 三面 8.7京东：测评 → 笔试 → 一面 9.3网易雷火：笔试鸽，无后续米哈游：一面 7.24 → 二面 7.29 → 三面 8.9 → HR 面 8.19B 站：笔试 → 一面 8.30 → 二面 9.5大疆：测评 → 笔试 → 感谢信Shopee： 笔试 → 一面 8.31Oppo：笔试 → 一面 8.13 → 二面，时间冲突未面试DeepSeek：简历挂MiniMax：一面 7.16 → 二面 7.22 → 三面 7.29 → HR 面 8.5 → OC文远知行：一面 7.17 → 二面 7.19 → 三面 7.22 → 四面 7.26 → OC元戎启行：一面 8.1 → 二面 8.12 → 三面 8.28

今日北京暴雨披着雨衣骑了四十分钟车来公司想到下午要经历的事竟有点紧张中午常常能睡一个小时的我这次没能睡着上回类似的情形还是在大一转专业算得上我学生生涯经历的一次转折之后那些所谓考验能决定的事情就不多了因为尽量给自己更多的容错空间包括这次无论结果如何我在秋招中至少收获了几个 offer ...经历过太多失望我早已不会对未来抱有多少期待也从不认为假使能转正我的前途就会如何顺其自然坚信当下的路就是最好的选择