tplink 后端开发提前批 二面面经6.29 base深圳

写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂，"又一个收割焦虑的转行帖"；另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章，AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑，时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI，或者已经在转的路上，希望能给点参考。 一个反共识的开场：你以为进 OpenAI 的人都是博士？ 先讲个故事，跟我没关系，但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队（就是搞文生视频那个）一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思： Will DePue，密歇根大学计算机系，直接辍学了。17...

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...