又是没有OC的一周

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...

记录第一次面试吧，百度的后端岗位。只有面试才知道自己会不会，我基础还是太差了，导致面试官觉得已经没有问的必要了，25分钟就给了我些个人的建议就结束了。前两天还在因为有百度的面试而沾沾自喜，然后也兴冲冲的去复习一下八股，但结果...😭平时看八股以为自己会了，结果面试没能好好的讲出来，就算能讲的也只是表面，怎么用的层面，底层还是毛也不会。唉，先沉淀吧，把数据结构，数据库重点的系统学一遍，有没有大佬推荐一些学习资料呀😭也要把计网和操作系统系统学一遍，要拿出备战高考的学习状态去学习这些八股，争取达到 假如有考试也要能考出80分的那种掌握程度才行，把底层吃透，一定要能口述出来。再沉淀两个月吧，两个月之后再战百度😤😤😤😠😠😠一起加油朋友们！

可以的，大家知道我学历后，都说985的怎么也来干这个了

拷打实习经历怎么理解 ReAct 框架，它的工作原理是啥样的？你用过 ReAct 吗？ReAct 里面关键是什么呢？怎么比别人做的好，核心要在哪个方向重点学习？MCP 和 Function Call 有什么区别？Transformers 你了解吗？你现在的工作没做过微调对吧？你觉得微调的原理是什么？RAG 和微调有什么区别？复杂的 Agent 层（多个 Agent 组成、多模块）怎么去评测？