首汽约车一面

下午发现室友线上面试的时候拿AI作弊（就是切屏然后问AI照着念那种），结束以后我调侃他这么做是不是不大好。他给出的答复是（非原话，但大概是这么个意思）：“1. 除非是那种我一点都不会的问题我会问，否则我还是尽力去用自己的话来说，或者是连续追问了好几个问题都不会的，这种情况下可能会用AI缓解一下尴尬的状况。2.如果问的问题你真的不了解的话，那你用不用AI没啥区别。AI只能给你输出那么一点点固定长度的解释，你到底聊不了解这个东西面试官从你的回答神态一眼就能看出来。总而言之，是你的offer怎么着都是你的，超越能力范围的你作弊也没用。”回想他说的这些话，我现在越来越觉得还挺有道理的，不知道大家对这种...

三月底投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下已修改，希望大佬指点一下

终于到了 Lastday，社招不到一年光速跳槽说是。在滴滴确经历了虽然短暂但是特别温馨的一年，也学到了不少东西，收获了难得的记忆。有缘再见！

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...