大厂博士生内推

这个是4.30的面经 我一直没来得及整理1. 自我介绍，包括个人背景、经历，以及 AI 大模型如何融入学习和实践2. 使用 AI Coding 工具时遇到过什么问题，怎么解决答案：AI Coding 最大的问题不是不会写代码，而是它容易写出“看起来能跑但不符合项目约束”的代码。比如它会新增不必要的抽象层、改动无关文件、吞异常、遗漏权限校验、把敏感字段打进日志，或者生成一个和团队代码风格完全不同的实现。我的做法是先给它明确上下文和边界，不让它自由发挥。比如只允许修改指定文件，不允许改接口签名，不允许新增依赖，不允许修改数据库 schema。生成代码后，我会先看 diff，再跑测试，再重点 rev...

可能是我见识太少了

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...