我曾经也是机器学习纯小白，对算法一窍不通，甚至连Python都只会简单的print语句，一度以为“AI领域的面试实习”是遥不可及的事情。后来我制定了一套精准的三个月计划，不盲目啃书、不囤积资料，只抓核心、重实战，三个月后顺利拿到3家公司的机器学习面试实习邀约，甚至成功拿到offer。这篇文章，我会把自己亲测有效的三个月计划，毫无保留分享给你——不用天赋、不用每天熬8小时，每天1-2小时，跟着走，从ML小白，一步步具备面试能力，真正实现“三个月直接面试”。全程不玩虚的，没有晦涩术语，每一步都有明确目标、具体任务，新手照着执行，就能少走90%弯路。⚠️ 先避坑：小白最容易犯的3个错误在开始计划前，...

10号下午二面的，今晚才从复试通知链接变成这个进度，求佬解答

感觉我的简历在本科生中也不算差，面试的时候八股和算法只要不挖的太深都回答的上来，为什么老是被一面挂😭最近被一面挂麻了，即使问了面试官对我的印象说还不错也仍然被一面挂，真有点怀疑人生了😭

1、自我介绍2、简单聊下实习干了什么 ,解决了什么问题3、讲讲什么是 RAG，结合你做过的企业知识库问答系统讲一下 RAG 调用的全流程RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想是先从外部知识库中检索相关内容，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案，这样可以降低模型只依赖参数知识带来的时效性和幻觉问题。以企业知识库问答系统为例，完整流程一般是用户输入问题之后，系统先做 query 预处理，比如纠错、改写、意图识别和关键词提取，然后进入召回阶段，从向量库、全文检索或者混合检索系统里找出候选文档；候选文档出来后再做 rerank 重...