vivo！！！

1. 自我介绍2. 项目介绍3. 多智能体项目中，工具调用是怎么实现的？4. MCP 有哪些协议是否了解？5. RAG 的工作流程6. Tranformer 为什么出现？解决了什么问题？注意力机制介绍一下7. 大模型生命周期相关，训练，微调，量化，剪枝，蒸馏，部署，分布式等，从头到尾串了一遍8. 有一个垂域大模型，部署成本过高，如果要降低部署成本，你会选择蒸馏还是量化？9. Linux 进程与线程的区别10. Python GIL 锁有没有了解？怎么绕过 GIL 锁？11. Git 多人协作的时候怎么处理合并冲突？12. 开放性问题：你在学术项目中印象最深/感触最大的一件事13. 开放性问题：...

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

二本的结局就是铁人三项嘛

1. 如果知识库原始数据不是 markdown，而是 PDF、PPT、图片或者网页，你会怎么处理进 RAG 系统？PDF 和 PPT 会提取标题、段落、表格和页码，图片先做 OCR，网页先抽正文和元信息，然后统一清洗噪声、去掉页眉页脚、按语义做切片，补上来源、时间、文档层级这些元数据，最后再做 embedding 和索引。这样后面的召回、溯源和权限控制都更稳定。 public List<Chunk> buildChunks(Document doc) { List<Block> blocks = parser.parse(doc); List<Block> ...