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...

上班摸鱼，翻了2025年至今牛客网的阿里系面经，包括阿里云智能、达摩院（通义实验室）、阿里云计算平台以及阿里妈妈等机构，整理了算法工程师的常见面试内容，希望对想冲大厂的你有所帮助^ ^ 核心架构演进：Transformer组件的细粒度考察 Transformer架构作为现代大模型的基石，其考察深度在2025年达到了前所未有的水平。面试官默认候选人已经熟悉基本结构，转而主要攻击架构中的具体组件选型及其背后的数学原理。 位置编码（Positional Encoding）：从绝对到相对的演变  RoPE (Rotary Positional Embeddings): 42次 ALiBi (Atten...