排名第一的是"你来一下"。没有任何前缀，没有任何语气，就四个字。不知道是夸你还是骂你，不知道是小事还是出了线上事故，从工位走到会议室这段路能把人心跳加速到180。第二名是"这个需求改一下"，说完已经是下午六点。改一下是多大？不知道。要到什么时候？不知道。能不能准时下班？看这句话出现的时间就知道了。但真正让人腿软的是mentor随口说的那句："这块你来负责吧。"语气很轻，像在说今天天气不错。但实习生听到这句话，当晚基本睡不着——这是信任还是甩锅？搞砸了算谁的？我真的会吗？后来发现，最怕听到的那句话，往往是成长最快的开始。

周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

投了一大堆的日常，全都在初筛😢😢😡😡😡😡

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...