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有没有同是找大模型应用的友友 暑期春招都可以 做RAG, SFT, agent等等这些的，想认识一下大家，交流经验！！！#牛客AI配图神器##算法##春招##暑期##大模型应用##大模型##实习##面经#

CVTE面经，两面已过岗位：嵌入式new与mallocc➕➕三特性多态数据结构   全gLinux系统移植uboot移植及作用，会初始化哪些外设bootcmd，args的变量作用Linux内核作用iic起始位终止，速度怎么配置iic死锁为什么要交叉编译工具设备树作用可以手动创建设备吗Makefile什么是strlen与sizeofstrlen的具体实现hr上一次面试没答上来的说一下最得意的项目，怎么实现的，如果重来怎么优化期望工作地点薪资最不能接受的工作时间10年-15年职业规划10年后的理想工作和生活兴趣爱好CVTE 25春招&26提前批正式启动！【关于视源股份】公司简介：2005年...

#面试#  #秋招#  #春招#  #牛客创作赏金赛#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #牛客激励计划# RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，通过检索相关文档来增强生成模型的能力。RAG的核心思想是在生成文本时，先检索与输入相关的文档，再基于这些文档生成回答。这种方法不仅依赖模型自身的知识，还能利用外部信息源，提升生成内容的准确性和丰富性。应用流程1. 输入处理：   - 用户输入问题或请求。   - 系统对输入进行预处理，如分词、去停用词等。2. 文档检索：   - 使用检索模型（如BM25、DPR）从外部文档库中查找与输入相关的文档。   - 检索模型根据输入与文档的相关性进行排序，返回最相关的文档。3. 生成回答：   - 将检索到的文档和用户输入一起输入生成模型（如GPT）。   - 生成模型结合输入和检索到的文档，生成最终回答。4. 输出结果：   - 系统将生成的回答返回给用户。   - 可根据需要提供检索到的文档作为参考。应用场景- 问答系统：通过检索外部文档生成更准确的回答。- 内容生成：在撰写文章或报告时，检索相关文献增强内容质量。- 客服系统：结合知识库生成更专业的回复。优势- 准确性：通过检索外部信息，减少模型生成错误。- 可解释性：提供检索到的文档，增强结果的可信度。- 灵活性：适用于多种任务，如问答、内容生成等。挑战- 检索质量：检索效果直接影响生成结果。- 计算资源：检索和生成过程需要大量计算资源。- 实时性：大规模文档库的检索可能影响响应速度。RAG技术通过结合检索和生成，提升了生成模型的性能，适用于多种应用场景，但也面临检索质量、计算资源和实时性等挑战。

中间几个问题面试官问区别，我答得太详细。反问阶段问有什么学习建议，他说更看重能力，背的好得分不会太高，不知道是不是在暗示。唉，答得多了也不满意，麻了。算法：合并区间String，Stringbuilder，Stringbuffer 区别什么是线程安全？多线程下如何保证线程安全？除了加锁呢？synchronized 和 Reentrantlock 区别什么是公平锁，非公平锁？Arraylist 和 Linkedlist 区别concurrentHashMap 实现线程安全的方式是什么？和 Hashtable 区别是什么？JVM 哪些内存区域会发生 OOM？各举一个触发场景，如何避免？分布式 CA...