云智校招礼盒，看着还不错的样子来云智实习也快8个月了，收获了满满

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

真有点逗了这个公司，一面过来发现是hr来面我，我还吐槽说怎么来个hr一面，然后我简历很多都写了的内容她还要再问一遍，当时就觉得有点奇怪，后来面完了过了两天发现当时都没收我简历直接面的，然后今天半夜发挂了的通知，其实我很好奇的是这种kpi面意义在哪，我看他约了好多天面了，一个mini公司哪来这么高的kpi（面多了习惯了，不生气，只是有点好奇这种kpi是因为年底了要把一年的kpi刷够吗）

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...