求求大家救救孩子吧

不吹不黑，就讲讲我自己看到的。2024届本科上岸，目前在上海张江某原厂写BSP，裸机/RTOS/Linux内核都碰，年包税前45w base。在这一行不算多猛，但摸爬滚打这一年多，多少有点东西可以聊。背景前情学校是某985的异地校区，大一大二参加过一些嵌入式比赛，成绩一般般，主要是给简历凑点东西。那段时间其实心思在C++上，琢磨着转互联网。大三才意识到该找实习了，套了个模板把简历填完，海投几天捞了几个offer，最后去了北京某RISC-V厂——虽然进去之后做的还是ARM SoC那套。本来想拿转正，但卡在本科学历上没成，刚好赶上九月，干脆回学校冲秋招。那时候手里已经有几个offer兜底了，心态没...

附tl 4.13投递+测评4.14约下午面+秒过约二面4.17二面秒过约下周三面4.22三面秒过当天晚上hr加微信云证4.23hr面+转录用评估4.25收到书面offer希望大家早日收到心仪的offer

这半年突然都是agent岗，传统Java感觉已经找不到了，做了rag感觉也不够用，投不了agent开发的岗😭😭😭，这能找到实习吗？接下来是该怎么办，去系统学Python的agent开发吗？还是拿这个继续投？各位大佬给点建议吧

1. 自我介绍2. 智能合同审阅平台里为什么要同时使用向量检索和全文检索？单一检索方式为什么不够？答案：在合同审阅场景里，用户的问题或者待审条款通常不是简单关键词匹配，而是存在大量语义相近但表达不同的内容，比如“提前解除合同”“单方终止协议”“无责解约”语义接近，但关键词并不完全一致。如果只用全文检索，比如 Elasticsearch 的 BM25，优点是关键词匹配精确、可解释性强，对合同编号、金额、日期、公司名称、条款标题这类结构化或半结构化字段效果很好。但它对同义表达、语义改写、隐含风险点的召回能力较弱。如果只用向量检索，优点是语义召回能力强，但是容易召回一些语义相似但法律含义不完全一致的...