58笔试四月一号那批咋一点消息都没有

一、前言 本文适用对象为非科班同学，科班大佬理解想必比我深刻，欢迎各位大佬指正！ 在今年秋招的过程中，经常逛牛客，刷各位大佬的面经，得到了不小的帮助，因此也想写一些东西回馈一下社区。刚好目前各平台对于非科班转游戏客户端的经验贴也较少，因此写下自己转游戏客户端的一些经历和经验，希望能够给到一些类似背景的同学一点参考。 首先介绍一下本人背景，2本9硕，非科班通信工程专业，技术栈是cpp+UE，简历上一个TPS游戏项目+一段游戏客户端实习，秋招两个offer，一个大厂一个小厂。研二开学前的时候开始转码，确定往游戏方向发展，刚开始学习的时候相比科班基本可以说是啥也不会，CPP只是了解过基础语法的程度，...

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

公司：哈啰出行职位：测试开发实习生要求：有实习经历+能看懂代码想投递的可以私信我

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...