211本，Java后端，27届。从3月开始投暑期实习，到现在投了差不多30家，结果是：0面试。 一开始以为是投得不够多，后来加到每天5-10家，还是没有动静。上周让学长看了简历，他说我项目描述写得太泛泛，没有量化结果，而且岗位匹配度不够，有些投的是后端，简历里写的却是全栈。 这两天重新梳理了一遍，把项目按不同岗位拆成了几个版本。投递的时候用网申助手把基础信息一键填了，省下的时间专门改项目描述和岗位匹配度。 想问问投了暑期实习的uu，你们投了多少家，拿到多少面试？30家0面试正常吗？😥😭😭😭

有无大手子帮我看看简历，27届0实习，感觉起步太晚了，但又舍不得学了半学期的前端，boss一百个招呼就一个要简历的，想找个小厂实习过渡，有无建议

这份简历的分量，放眼全世界应该没几个公司敢接还能接得住吧？

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...