✉️投递：腾讯两次全一面挂；字节1次一面挂；阿里现在只有淘天的一个部门还在面试中，其他全挂；拼多多笔试挂；小红书一面挂；米哈游笔试挂；oppo直接挂；vivo直接挂；联想投了没消息；京东没消息；滴滴没消息；得物刚笔试完；华子刚约一面；还有其他的我也忘了，巴嘎！📝offer：携程终于泡出池子了，豚厂我爱你！🎙️我的感受：感觉自己还是得好好沉淀，ummm，暑期实习还没结束！我还能变强！牛友们也要加油！再来一发阿里淘天的电话面一面面经：1、自我介绍；2、介绍一下Java中的原生锁；3、介绍一下Synchronized的使用场景；4、为什么ReentrantLock可以实现可重入操作？5、JVM中...

211本985硕,暑期快手已经用人部门筛挂两次了😡😡实习已经改了一版了,需要写的更详细点吗😭😭😭

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，...