数字ic offer求比较

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

说个可能会被喷的事。我朋友春招真的没怎么刷题。LeetCode 也就几十题，八股文也是零零散散地看。结果他拿了 offer。我刷了 300 多题。每天背操作系统、计算机网络、JVM、MySQL。说实话，我当时心态有点崩。后来才知道，他面试的时候一直在用一个软件，叫 nymard。他说了一句话让我印象很深：“现在面试拼的不是谁背得多，是谁临场组织得更快。”我突然意识到一件事——我们这些苦刷几百题的人，会不会只是效率太低？2026 年了。还在完全手工式准备面试，是不是就像别人开拖拉机，你还在手耕？我知道肯定有人会说这是作弊。但面试官看的是表达、思路、完整度。如果工具能放大你本来就会的东西，那到底算不算作弊？真心想听听大家的看法：努力本身还值钱吗？还是说工具时代已经变了？欢迎喷。

感觉暑期实习能投的公司越来越少了…… 字节腾讯美团阿里该投的都投了，在等结果。 刷了一下其他同学的帖子，大家都差不多，deadline越来越近，还没offer都开始焦虑了。 整理了一下，截至本周，还开着投递的（不完全，欢迎补充）： 美团 — 部分部门还在，算法HC还有快手 — HC比较少了，但还没关网易 — 算法/ML方向还有几个坑百度 — 部分BG在招，智能云还开着小红书 — 算法方向还在一些中厂：多益、三七互娱、网易游戏部分岗位还开着 内推的话各大厂基本差不多截止了，有学长学姐资源的现在去要内推还来得及…… 【一个省时间的方式】 最近同时在跑好几家的流程，又要填表又要备面，时间真的不够用。...