无锡农商行待遇

AI给嵌入式带来的改变：从挑战到新机遇传统嵌入式开发遇到的难题：算力和资源不匹配：AI 技术不断进步，像 CNN、RNN 这些 AI 模型，对计算资源的要求越来越高。但嵌入式设备因为使用场景的关系，一般都得做到低功耗、小内存 。比如说，一个普通的 CNN 模型运行起来，可能需要好几 GB 的内存和很厉害的计算核心支持，可大多数嵌入式设备的内存也就几十 MB 甚至更少，计算能力也不强。这么大的差距，让传统嵌入式开发在运行 AI 模型时困难重重。开发思路大转变：以前的嵌入式开发，主要是按照确定的规则来编程，用 if - else 这样的条件语句实现各种功能。但 AI 开发不一样，它靠数据驱动，得收...

求大佬能给些建议，目前只有一段中厂实习，想冲春招

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...