比亚迪规划院研发项目管理工程师岗薪资爆料

7.1.H5性能优化有哪些点7.2.如何进行native渲染7.3.native渲染与html的解析和渲染7.4.小程序js api和webview通信原理7.5.前端组件库的设计原则7.6.遇到的最困难的组件是怎么开发7.7.做过哪些前端特效7.8.css、js动画、lottie、svg、canvas7.9.复杂3d动画前端怎么实现7.10.前端视频处理方面7.11.如何设计一个低代码引擎7.12.如何设计一个DSL解析器7.13.手撕:lodash的get函数7.14.实现promise.all

论文马上送审了，无意间在小程序上再次看见了自己的高考成绩，发现高考已经过去快10年了。一起参加高考的同学现在只有几个还在继续深造，有时候真的会畅想选择了另一条路的自己会是怎样。

随时随地都有可能error

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，...