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，...

😭😭😭投了好多，都石沉大海了，是不是简历太菜导致的？咋办啊，想找个嵌入式岗位这么难吗😭

这种是面评脏了吗 被冻结了吗😭 该怎么自救呀

1. 自我介绍2. 介绍一下你常用的 STL 容器答案：我常用的 STL 容器主要有 vector、list、deque、map、unordered_map、set、unordered_set、queue、stack 和 priority_queue。如果从使用频率看，vector 和 unordered_map 是最常用的。vector 适合连续存储、随机访问和频繁遍历；unordered_map 适合根据 key 做快速查找；map 适合需要有序遍历或者范围查询的场景。工程里我不会只看理论复杂度，还会看缓存局部性、扩容成本、迭代器失效、内存占用和数据规模。比如元素数量不大时，vector ...