AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

这段时间春招面试，不管是中小厂、制造业信息化、还是软件岗，只要沾一点智能、算法、大模型、AI工具，面试官必问AI相关问题。我一开始完全没准备，前两场答得一塌糊涂，后面专门整理了一下，才发现套路非常固定。给大家说下最常出现、几乎每家都问的：第一个就是 RAG基本都会问：你知道RAG吗？能干什么？和直接训模型有什么不一样？不会让你手写公式，就是看你懂不懂：外接知识库、减少幻觉、不用改模型、更安全这几个关键点。能说清楚，面试官就点头了。第二个必问：AI幻觉什么是幻觉？为什么会出现？你在项目里怎么避免？我一般就答：数据不行、模型瞎编、上下文乱。解决就靠RAG、加校验、限制输出、加来源引用。很朴实，但面...