23 春招口头offer还要等吗

1. 做一下自我介绍2. RAG 分块策略应该怎么选，真正影响效果的核心因素是什么分块策略不是越细越好，也不是统一按 token 长度切就行。真正影响效果的是 chunk 是否保留了完整语义单元、是否带有足够的定位信息、是否能在召回后被模型直接利用。像制度文档、规则文档、FAQ、表格和多层级说明，最佳切法差异很大。比较稳的方式通常是结构优先、语义补充、长度兜底，也就是先尊重标题、段落、表格、列表，再在超长片段内部做语义切分。这样做的目标不是生成整齐块，而是让每个 chunk 自带最小可回答上下文。3. 怎么评估 RAG 的效果，除了准确率还能看什么RAG 效果不能只看最终回答对不对，因为那样很...

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

真的没法子了，彻底绝望了😑😑😑

1. 什么是 Agent 和 MCP？它们在 AI 系统中如何协同工作？答案：MCP（Multi-Component Planner）：将复杂任务拆解为多个子任务，负责调度和协调任务顺序，优化资源使用。Agent：执行具体子任务的实体模块，通常独立完成计算或操作。协同工作流程：用户输入 → 系统理解意图 → MCP 拆解任务 → 分配给 Agent → Agent 执行 → MCP 汇总结果 → 输出给用户。特点：MCP 负责宏观规划，Agent 负责微观执行，可实现多任务并发处理和自动化。2. 请设计一个 Prompt，让 LLM 生成一个支持多线程并发、异步 I/O 的 C++11 服务器...