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昨天 10:57
拼多多集团-PDD_服务端研发工程师(准入职员工)
新来的实习生，管我叫了声"师兄"
我还记得入职那天的感觉。 工位上放着一台崭新的 MacBook，旁边贴着一张纸条，上面是导师的飞书号和一句话："先把开发环境搭好，有问题随时问。" 我花了大半天时间熟悉内部系统，光是权限申请就提了七八个。代码仓库拉下来的时候，我盯着屏幕上密密麻麻的目录结构，心里只有一个念头：这东西，我真的能看懂吗？ 导师叫阿宇，说话很快，但每次解释技术问题的时候会刻意慢下来。第一周的周会上，他让我旁听，不用发言。我坐在角落里，听着团队讨论服务拆分、链路追踪、降级策略，笔记本上记满了听不懂的术语。 "先别急，"阿宇说，"你先把这个模块的代码通读一遍，搞清楚数据流...
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02-23 16:52
华南理工大学 自然语言处理
实习找不到，学习学不会
大二小登简历求拷打
牛客51274894...：照片认真的吗，找个专门拍证件照的几十块钱整端正点吧，要不就别加照片
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02-26 11:47
大连科技学院 测试工程师
26届本科，这样的简历春招能拿到offer吗
明明就不饿：看不懂你到底会啥，什么岗位
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03-22 15:01
吉林农业大学 算法工程师
超聚变数字技术 AI Agent 开发一面
1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...
AI-Agent面试实战...
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