家人们南京亚信科技咋样

本人双非本，收到了亚信科技的offer，有没有友友能告诉我值不值得去。目前无实习经历

1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...

八股： 对并发的理解有了解completablefuture吗如何创建线程线程池七大参数ab服务同时修改数据库问题 应该怎么办分布式锁是干什么的如何实现分布式锁说说spring springbootspringboot自动配置原理Linux常用命令如何创建文件了解前端吗项目：如何实现文件上传项目里怎么配置的DeepSeek API怎么调用的项目代码里ai占用多少都是怎么用 有什么问题其他：用过哪些ai工具用过python吗用过哪些ai IDE有用过mcp吗学校有讲过大模型相关的吗了解skill吗如果给你一个需求 怎么解决了解小龙虾吗聊一下小龙虾的应用和安装

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...