一、实习经历与工作方法1. 描述你在实习过程中所负责的系统，分享你最满意的一个并阐述原因。2. 当接到一个新的需求时，你是如何进行思考和规划工作流程的？3. 分享你在实习工作中的推进方式和所承担的主要工作内容。 二、游戏系统设计4. 如果让你设计一个游戏系统，你会选择哪个方向，理由是什么？5. 针对开放世界类项目，你认为最核心的系统是什么？如果由你负责设计该核心系统，你会如何规划？6. 在设计游戏系统时，如何确保其优于同类型竞品？ 三、游戏体验与AI相关7. 从系统层面考虑，如何在PVP或竞技匹配系统中合理加入AI投放，并保证玩家体验？8. 阐述你对不同热门游戏（如塞尔达传说和原神）在开放世界...

😅😅😅😅

校招入职两个季度，速通了标兵和年度文章，你也快来试试吧😎😎😎

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...