面试时间：3.9部门：数据平台自我介绍第一段实习拷打：整体介绍一下第一段百度实习的产出实习中针对图片生成效果的评测标准是什么，如何构建评测集？讲解一下测试过程中比较典型的badcase。做测试基建时，你主要负责的功能有哪些？讲解一下agent skill针对ui自动化的实现细节。skill执行结果的执行量和通过率是多少？执行过程中的报错和执行被打断如何处理？前端跳转不同页面之后，如何确保测试的连贯性和结果准确性，上下文衔接如何做的？这部分被狠狠拷打了接近20分钟第二段实习拷打：简单讲解一下这个后端项目的实习内容编写邮件模块时用到的设计模式讲解一下。策略模式具体实现细节。为什么想到从开发转测开，...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

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...