挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...

联想一面自我介绍rag文本分块策略你对AI agent的了解了解哪些框架在rag中如何构建上下文对话的能力关于大模型提示词的经验你知道哪些agent工具rag中的幻觉问题是这么处理的？你知道哪些向量数据库？在rag中，有哪些相似度的计算方法你知道最近两年有哪些agent框架吗谈谈你对openClaw的人生谈谈对agent Skills的认识什么是python闭包，你在项目中哪些场景中使用了的Java中如何处理内存泄漏风险反问：大概有几面：总共两面，后面一面是HR面多久能知道本次面试的结果：应该很快吧大概多久能入职：得HR才能知道（整个流程总共20分钟，无手撕代码环节。时间短的比拷打1个半小时，...