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fowng
2019-10-24 16:05
电子科技大学 人工智能
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点了个菜,觉得不太行,在前面又画了俩斜杠
摸鱼圈
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1. 自我介绍2. RAG 怎么优化,评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端,很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎,召回会有信息断裂;切得太长,又容易把无关信息一起带进来,生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG,通常不是“某个 embedding 更强”,而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索,比如 Recall@k、MRR、HitRate,看相关证据能不能被捞上来;第二层看生成,比如答案正确率、faithfuln...
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04-08 17:09
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昨天 13:31
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从我和身边朋友了解的情况来看,可以明确的是:纯背概念的“八股”时代已过去。 但“八股”以另一种形式存在,分为 “考古派” 和 “应用派”。“考古派”公司: 特征:传统金融、通信、硬件公司,及部分转型慢的互联网中厂。 问法:“TCP和UDP的区别是什么?”“说一下虚拟内存机制。” 基本是教科书原题。 底层逻辑:考察知识体系完整性和你的基础扎实程度,认为这是潜力的体现。对这些公司,快速过一遍经典“八股”仍必要。 “应用派”公司(主流): 特征:一线互联网、AI原生公司、技术驱动的外企。 问法:“我们的产品在高并发下出现了XX问题,你觉得可能和TCP的哪些机制有关?”“为了优化我们KV存储的性能...
哪些公司面试还在问八股?
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