赛力斯智能网联测试部

刷牛客发现，80%的应届生春招面试，都有同一个魔咒：永远挂在同一轮面试，次次栽在同一个坑里，却始终找不到问题所在。简历投了几百份，初筛全挂；一面面了十几家，全死在算法/基础八股；二面永远过不了项目深挖；三面折戟在场景题/架构设计；技术面全过，HR面必翻车；甚至好不容易拿到offer，还被临时撤回。今天结合我自己春招18场面试的经历，以及牛客上百篇上岸学长学姐的挂科复盘，给大家做了一份春招面试分轮次挂科盘点，精确到每一轮面试的核心挂科原因、高频踩坑点、避坑指南，帮大家精准找到自己的问题，打破面试死循环，再也不卡在同一轮！先给核心结论：你总挂在同一轮，从来不是运气不好，是你根本没搞懂这一轮面试，面...

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，...