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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，...

秋招加春招，前前后后我差不多面了 20 家公司，岗位主要集中在嵌入式软件开发、STM32 方向、Linux 驱动、底层软件，还有一部分车载相关岗位。一路面下来，我最大的感受就是：嵌入式面试真的很容易让人产生一种“我好像都会”的错觉。准备的时候，很多知识点看着都眼熟，八股也背了，项目也做过，平时自己写代码的时候也没觉得哪里不懂。但真正到了面试里，尤其是一被追问，就会很快发现：很多内容其实只是“看过”“背过”，离“真正理解”“能展开讲清楚”“能抗住连续追问”还差得很远。下面这几条，是我秋招春招一路面下来最真实的感受。如果你也在准备 STM32、嵌入式、驱动、底软这类岗位，希望这些总结能给你一点参考...