大疆嵌入式软件开发岗位，一面通常不会只问「会不会用 STM32」，而是围绕全链路交付能力展开：从 Boot、驱动、RTOS/Linux，到性能、功耗、可靠性，再到你如何把一块板子做成可量产、可维护的产品。根据近年投递反馈与岗位 JD（芯片底层到智能系统、异构平台、软硬协同），一面常见节奏是：30% 项目经历与难点复盘（能不能讲清你负责什么、怎么验证）30% 基础与架构（ARM、总线、OS 选型、中断与内存）25% 编码或伪代码（C/C++、并发、协议解析）15% 调试与工程素养（示波器/逻辑分析仪、日志、版本管理、协作）面试题目：选一个你参与度最高的固件模块：它的输入/输出接口是什么？如果重来...

26届设计找不到工作啊  

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...