为什么传统 NLP 评估指标（BLEU、ROUGE）对现代 LLM 局限性很大？  传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度，存在以下问题：  语义缺失：只关心词汇匹配，不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近，但得分很低。 无法评估事实准确性：无法检测幻觉，流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性：开放式任务没有唯一标准答案，基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差：无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程：只能比较最终答案字符串，无法评估思维链步骤是否正...

28届双九非科班，一周时间BOSS投了160＋，就十几个要简历的，0约面。项目确实烂大街，大中小厂也都投了，官网也投了。5.19开始投的，确实投的晚了，但是0约面是我没想到的，是投的太少了，还是现在时间节点28届的没人要。求牛友们帮我分析一下原因，给点建议，已经道心破碎了😭😭😭

boss 大概 50:1要简历，基本都是中小厂，后续也没什么消息。 是简历的问题吗？ 大厂官网也都一直没有推进或者简历挂

本人非代码专业+双非学校，目前在转行做AI工程师，好多人私信我具体怎么学的、有没有系统性的资料推荐。其实我当时也没有找到一套特别完整的——要么只讲理论不写代码，要么只覆盖某个方向，要么英文的看起来太累。后来我在 GitHub 上找到了这个项目：AI Engineering from Scratch，24k+ star。它把 AI 工程从数学基础到多 Agent 系统全部拉通了，20 个阶段 468 节课，每节课都有可跑代码。跟我当时的学习路径基本对得上，只不过人家结构化做得比我好太多了。但全是英文的。我知道很多人英文阅读没问题，但学新东西的时候还得同时处理语言层，确实会慢不少。所以我就花了点时...