自从我室友在计算机导论课上听说了“刷 LeetCode 是进入大厂的敲门砖”，整个人就跟走火入魔了一样。他在宿舍门口贴了一张A4纸，上面写着：“正在 DP，请勿打扰，否则 Time Limit Exceeded。”日记本的扉页被他用黑色水笔加粗描了三遍：“Talk is cheap. Show me the code。”连宿舍聚餐，他都要给我们讲解：“今天的座位安排可以用回溯算法解决，但为了避免栈溢出，我建议用动态规划。来，这是状态转移方程：dp[i][j] 代表第 i 个人坐在第 j 个位置的最优解。”我让他去楼下取个快递，他不直接去，非要在门口踱步，嘴里念念有词：“这是一个图的遍历问题。从宿舍楼（root）到驿站（target node），我应该用 BFS 还是 DFS？嗯，求最短路径，还是广度优先好。”和同学约好出去开黑，他会提前发消息：“集合点 (x, y)，我们俩的路径有 k 个交点，为了最小化时间复杂度，应该在 (x/2, y/2) 处汇合。”有一次另一个室友低血糖犯了，让他帮忙找颗糖，他居然冷静地分析道：“别急，这是一个查找问题。零食箱是无序数组，暴力查找是 O(n)。如果按甜度排序，我就可以用二分查找，时间复杂度降到 O(log n)。”他做卫生也要讲究算法效率：“拖地是典型的岛屿问题，要先把连通的污渍区块都清理掉。倒垃圾可以用双指针法，一个指针从左往右，一个从右往左，能最快匹配垃圾分类。”现在我们宿舍的画风已经完全变了，大家不聊游戏和妹子，对话都是这样的：“你 Two Sum 刷了几遍了？”“别提了，昨天遇到一道 Hard 题，我连暴力解都想不出来，最后只能看题解。你呢？”“我动态规划还不行，总是找不到最优子结构。今天那道接雨水给我整麻了。”……LeetCode 真的害了我室友！！！

吓哭了，明天被面试塞满了

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，...