今年求职行情真的是卷到爆炸！！！，投了几百份简历了，要么啥动静没有，要么面试完就没下文，每天都在纠结一个问题：到底是死磕目标不妥协，还是先接个差不多的offer上岸再说？我一开始给自己定的目标很明确：大厂、薪资不低于10k、不加班、有晋升空间，可现实狠狠打了我的脸。身边很多同学都开始降低标准，有的去了小厂，有的接受了薪资倒挂，还有的甚至放弃了专业相关的岗位，只为能先上岸。我也动摇过，尤其是看到身边人陆续拿到offer，只有我还在原地打转，那种焦虑感真的快把我压垮了。有一次面试一家小公司，薪资只有6k，还要经常加班，HR问我能不能接受，我犹豫了很久，最终还是拒绝了，总觉得不甘心，不想刚毕业就将就...

我朋友接了美团，后面又拿了字节，跑去字节提前实习，天天抑郁症，天天内耗，哎，字节毁了一个年轻人，哎，还不如去美团蹲着

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，...