AI 让一家做内存的公司值过特斯拉😱 大家都知道海力士吗？最近海力士全面大涨，给大家整理了下国内值得关注+投递的公司/赛道👇 看清楚：什么是 AI 算力链？ 一张图说清楚： 应届生卷大模型公司（OpenAI / 字节 / 智谱）→ 大模型公司给 Nvidia 送钱 ↓ Nvidia 卖 GPU 给所有人 ↓ Nvidia 的 GPU 离不开三类供应商： ↓ ┌──────────────────┬──────────────────┬──────────────────┐ ↓ ↓ ↓ ↓ 存储芯片 GPU 设计 半导体设备 半导体材料 （SK / 三星 / 美光） （Nvidia / AM...

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

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...