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...

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

从三段不同行业实习踩坑一路走来，踩过五花八门的职场圈套，积攒了满满一肚子血泪经验，整理成避雷忠告送给即将找实习的学弟学妹，希望大家避开我踩过的深坑，不白白浪费宝贵的暑期与校招备考时间。 很多在校学生第一次找实习，缺少职场阅历，很容易被HR和部门主管的口头话术迷惑。不少企业在面试阶段天花乱坠画大饼，口头承诺实习表现优异就能直接转正定岗、实习薪资随实习时长逐月上调、每月有项目绩效补贴，全程不会把任何福利、留用约定落实在纸面协议上。我第一份实习就栽在口头承诺上，面试沟通时带教主管拍胸脯保证，只要踏踏实实完成分配的工作，实习三个月结束即可走转正流程。抱着留用的目标，我主动包揽额外工作，工作日常态化加班...