想去字节了

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...

蚌住了，沉淀三个月  收到的面试反而更少了，大部分做完了测试就了无音讯，大模型应用，产品，AIGC，甚至售前工程师我也愿意做啊！这个时代怎么了？为何不愿意接受双非生😭

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

“龙虾”之后又来“爱马仕”，但企业Agent真正的答案，终于来了。Agent赛道的热度从未减退。从年初爆火的OpenClaw“小龙虾”，到被称作“Agent 中的爱马仕”的Hermes Agent，据不完全统计，2026年这短短数月间，市面上来自不同厂商的AI Agent工具已突破 40 款。纵观这些工具的比拼，自学习、有记忆、自主性更强，正在成为新一代智能体的跃迁方向：AI正在从替人干活的工具，演变为能自我学习的自主系统。于是，最渴求生产力的企业圈又开始躁动了。然而行业喧嚣之下，企业决策者却普遍面临一个现实困境：工具的持续迭代升级看似提升了效率，实际落地时往往难以真正产生价值，拥抱新工具，常...