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？😥😭😭😭

boss快刷烂了，基本都是投了简历没下文的

关注boss直聘好久了，好多次想主动联系HR，但是一直都没有勇气(ó﹏ò｡) 之前被某二线游戏厂商拒绝了，然后就认怂了。也不知道纠结是我能力不行还是学历不行꒦ິ^꒦ິ

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...