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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...

26届毕业生，现在找工作来得及吗？之前准备考公，但感觉希望不大了，不想竹篮打水。求大佬们指点，有7k或以上的工作就行。

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

这份题不是随便凑出来的 100 道，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道1. Transformer 的整体结构是什么？答：Transformer 最早是 Encoder-Decoder 结构。Encoder 每层主要是多头自注意力和前馈网络，Decoder 每层除了 masked self-attention 和前馈网络，还多了一个 cross-attention，用来关注 Encoder 的输出。不过...