真心求比较offer，好未来还是顺丰？

腾子二面面经1h 1.231.自我介绍2.实习经历拷打深究25min3.项目经历拷打15min4.手撕代码，找到所有出现两次的元素（不消耗额外空间，时间复杂度O（n））面完当天下午显示通过1.28约1.29三面

用友打算干到3月份开学，之后冲击中大厂暑期实习，想知道这份简历能不能达到大厂暑期门槛

由于今年行情有点异常，很多人拿到了三十大几 K 的 offer， 甚至很多应届就拿到了 40 多 K。 有时候就突然觉得好像很多同学在原本在同一起跑线上，然后一下子经过秋招，可能一辈子都赶不上人家的工资了。心里会觉得凭什么呢？好像他也没比我强太多。但是仔细想想，好像人生就是这样，大部分人能力其实是差不多的，更多不一样的是选择和个人的际遇。想到这里可能心里稍微好过一些。但是也希望大佬们不要再拿着很高的薪资，然后说是侮辱价了，因为很多人拿不到这么高的工资。

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...