1、自我介绍2、项目问题(1)用的大模型加rag的能力比原来的初始rag相比好在哪里？(2)记忆模块怎么存储？3、用户访问一个地址发出请求到问题返回解决，整个的链路流程说一下？4、mysql有哪些查询方式？5、查询方式中哪些情况不是好的查询方式呢？6、后边问了下AI对程序员的冲击，怎么看？7、反问

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...

就拿了这两个offer 在纠结去不去灵犀互娱 感觉去游戏公司的话秋招时候就只能找游戏公司了吧 博世的那个offer说的是打造名为"AI mate"的AI虚拟员工，通过自动化处理公司内部的重复性数据工作（如报表整理、数据录入，会议纪要等）  也不太懂 应该选哪个呢

3月26日面的讲一下你那个微途旅行，你这个微途旅行是什么背景，自己琢磨的还是网上学习的你当时这个题目是自己选是吧？就是为什么为什么你们当时想做这个方向的尝试？你怎么判断你自己做的这个项目有没有在真实场景落地的价值，你是怎么做这种思考的？就是这种场景就是假设你做出来之后，发布到市面上，会有人用这种功能吗？这个就为什么别人不用用马蜂窝，为什么别人不用马蜂窝，用你的产品为什么要用lua脚本，解决什么问题？redis集群环境下，你怎么保证你在lua脚本上操作的key在同一个实例上来保证原子性的这个令牌桶流量控制这块。你自己实现的吗？还是找了一个现成的实现组件去用的？你这个秒杀业务主要是用什么来保障它它...