腾讯日常实习AI后台开发一面 1h

给我面没招了,发点面经攒攒人品~
1. 项目拷打
2. 实习业务场景
3. RAG项目里是如何进行分块(chunk)的
4. 针对不同文档会如何进行分块
5. 分块策略有哪些
6. 语义分割策略
7. word文件怎么进行chunk
8. 如何评判分块的效果好不好
9. 向量是如何进行存储的 进一步 如果数据量很大如何存储
10. 如果文件有更新,向量数据库如何更新
11. RRF如何计算  为什么要用RRF
12. 稠密向量   BM25  TF-IDF
13. 除了RRF还用到哪些检索优化策略
14. MySQL的索引有哪些
15. 联合索引中非叶子节点存储的数据有哪些
16. 最左前缀匹配原则
17. 如何判断有没有命中索引
18. Redis常见数据类型
19. Redis如何实现分布式的消息队列
20. 事务注解@Transactional及其底层原理
21. MCP与Skill的区别,有了Skill为什么还需要MCP
22. 为什么使用Skill可以节省Token
23. JVM相关的命令
24. 手撕: 3. 无重复字符的最长子串
全部评论
这个手撕应该拿下了吧,比较简单的了
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发布于 04-23 22:19 陕西
佬,请问你是28届的吗
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发布于 04-07 09:15 安徽
拼多多招27届实习生啦 https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern/detail?t=dRvUVvcTiA
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发布于 04-04 22:26 上海

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今天 10:10
已编辑
门头沟学院 人工智能
写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂,"又一个收割焦虑的转行帖";另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章,AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑,时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI,或者已经在转的路上,希望能给点参考。 一个反共识的开场:你以为进 OpenAI 的人都是博士? 先讲个故事,跟我没关系,但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队(就是搞文生视频那个)一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思: Will DePue,密歇根大学计算机系,直接辍学了。17...
_hengheng:我也本,也算是做ai相关,我最开始感觉做ai工程师有多么多么困难,后来发现懂了原理后整体训练完全可以看成一个流程化的内容,开源方案太多了,大多基本都是按着模子在自家业务上做各种操作,就算是大厂的小部门也没那么多资源去训基模,反而更多的是像怎么把技术往业务方向靠近了,不过当前时代如果本科学历没那么好加上自己执行力不是特别强还真不建议走ai工程师这条路,可以试试其他ai的偏业务方向,不然校招不太好杀出来
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