美团笔试（0309）

ESI面试问题请举例说明你是如何在学业或工作中有效地管理时间，确保多项任务都能按时完成的？讲述一次你在面对巨大压力时的经历，你是如何应对压力并保持工作或学习效率的？有没有经历过从一个熟悉的环境到全新环境的转变？你是如何快速适应新环境的？在过往的学习或实践中，你有没有提出过一些新颖的想法或方案，为团队或项目带来积极影响？在没有外部监督和压力的情况下，你是如何保持对学习或工作的热情和积极性的？请举例说明。如果给你一组与业务相关的数据，你会如何进行分析以获取有价值的信息？请谈谈你对 ESI 所在行业的最新趋势和发展动态的了解。根据你所学专业或过往经验，与 ESI 管培生岗位相关的专业技能有哪些？请详...

替牛油门试了，这招也不好用😜 #牛客创作赏金赛#

事情也不是很大，但是就觉得很搞笑。这里我确实做的不太妥没有表达清楚我的诉求，但是你是专业干这个的你不是应该比我更加清楚吗？买卖不成仁义在啊！没必要直接这么翻脸吧？#签约/解约注意事项#

理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...