大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...

这种线下的能去吗，之前看过几个线下被骗的帖子😰

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

原文发布于我的博客：https://blog.hikarilan.life/thinking/3499/treating-llms-as-humans/从 2022 年底 GPT 横空出世到现在，大模型的各项指标都产生了质的飞跃：上下文窗口从 64K 飙升至 1M 以上，多模态能力从纯文本演进到可以秒懂复杂的图像与视频。然而，基座大模型能力的不断提升，正在揭示一件让工程师们既兴奋又抓狂的事情——LLM 在行为表现上越来越像人类了。随着“力大砖飞”的基座大模型逐渐展现出强大的原生规划能力，行业内开始出现一种声音，甚至以 Anthropic 为首的一些前沿组织开始抛出“Agent 工程无用论”，认...