腾讯teg大数据有在职大佬帮忙查一下招聘流程嘛

网易**不管问你啥，记住一个话术原则小小的提醒下各位留子：**时不要直来直去有啥说啥；千万得多思考别说太满给自己留个思考或回旋的余地・1、被问 “有没有接触过网易的产品”（哪怕了解不多）别直接说 “没有”（容易显得缺乏兴趣）试试：“之前用过网易云音乐和网易新闻，对产品的界面设计和功能逻辑有过留意。虽然没有深入研究，但能感受到网易产品注重用户体验的特点，入职后会系统学习相关产品知识”・2、被问 “能接受高强度的项目加班吗”别勉强说 “没问题”（后续可能难以承受）试试：“我理解互联网行业项目推进时需要集中精力，在关键节点愿意配合团队加班。但也会注重提升工作效率，合理规划时间，尽量在正常工作时间完成...

rt，27届末流985本硕，想做大模型开发相关工作。目前该简历战绩：联想oc，人工智能实习生科大讯飞oc，助理研究算法工程师美团一面无消息（大概率挂），大模型智能体后端工程师百度一面挂，NLP大模型算法实习生OPPO二面无消息（估计挂在HR面）得物一面秒挂（KPI面），AI工程算法实习生中电信TeleAI一面挂，大语言模型算法实习生厦门快商通一面挂广州施耐德电气泡池子广电运通一面挂------手动分割线------求各位佬狠狠拷打

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...