1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

灵神太强了，写力扣没这么爽过

🕐面试时间：60min❓面试问题：自我介绍ai coding 40min，给一个业务需求，做一个词包agent（10w+词进行分类，plus一些业务问题），只需给一个大致的架构方案设计，当大模型给出方案后，面试官会问你觉得这个方案有什么坑点，也会给你一些提示（10w+单词不好全让大模型来做分类，想法是让一个子agent或子模块来做），你也可以让大模型来想解决办法。聊聊对agent的认识有没有用过open clawskills了解吗你刚才想到了用子agent的思路，在什么情况下会这么做，有什么好处skills和子agnet有什么区别，什么场景下选择不同的解决方法（我回答的是看整体的任务复杂度，...