经纬恒润二面感谢信

做技术面试官这些年，经历过线下面试的严谨，也适应了线上面试的便捷。自从公司全面转为线上面试，虽然视频沟通少了些面对面的直观感，但对算法题作答来说，不管是候选人提交代码，还是我们校验结果，都比以前方便了不少。但是去年开始，我被一个新问题困扰——越来越多的候选人在面试中使用AI辅助。这事儿最让人纠结的地方在于，大多时候都只是“嫌疑”，没有实锤。你说直接判定为作弊吧，怕冤枉了品行端正的候选人；可要是在面试过程中直接点破，又容易引发投诉和舆情。更麻烦的是，由于这几位作弊的候选人，我们整个面试团队都会变得格外警惕。之后面试每一个人，都会下意识地寻找作弊的蛛丝马迹，眼神、语速、回答的流畅度，甚至是镜头外的...

有过一段实习经历不过没什么产出，从开学投简历到现在，一共才4个小厂面试，都挂了，目前只会后端，已经学了1年了，秋招想着学个mallchat项目包装到简历上，春招好冲中厂，还刷了leetcode hot100不想放弃啊😭😭，感觉目前好像都要全栈或者ai应用开发，舍友考公下岸目前找到4k实施工作，我也有点想转行了，java真的不当人啊，厦门这边一堆招2-3k的转正5-7k哭死。接触过前端不过不熟啊，目前要找工作的话是先学前端还是学点spring ai

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品

1. 做一下自我介绍2. RAG 分块策略应该怎么选，真正影响效果的核心因素是什么分块策略不是越细越好，也不是统一按 token 长度切就行。真正影响效果的是 chunk 是否保留了完整语义单元、是否带有足够的定位信息、是否能在召回后被模型直接利用。像制度文档、规则文档、FAQ、表格和多层级说明，最佳切法差异很大。比较稳的方式通常是结构优先、语义补充、长度兜底，也就是先尊重标题、段落、表格、列表，再在超长片段内部做语义切分。这样做的目标不是生成整齐块，而是让每个 chunk 自带最小可回答上下文。3. 怎么评估 RAG 的效果，除了准确率还能看什么RAG 效果不能只看最终回答对不对，因为那样很...