写在前面   【WeThinkIn出品】栏目专注于分享Rocky的认知思考与经验感悟，范围涵盖但不限于AI行业。   干货AIGC、AI Agent、LLM算法工程师/开发工程师面试面经秘籍分享（持续更新）：WeThinkIn/AIGC-Interview-Book欢迎大家Star～  大家好，我是Rocky。 如果把时间往回拨五年，AIGC产业还不是今天这个席卷全球的核心驱动引擎。 那时的AI行业，AIGC技术革命尚处在黎明前的黑暗，大家更多是在传统深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等相对垂直的技术维度里深耕。AI有价值和潜力，但AI还没有像今天这样变成普通人每天都能感知...

可以帮忙看看我的简历吗？大三双非，目前无实习，想找实习，

bg2本 大一大二太摆了，一直玩游戏去了。目前每天学8小时，只准备了一个微服务项目，比特的在线判题系统，简历也没写，八股才背了一点和项目相关的，算法hot100也才刷20+晚上躺在床上看牛友们的简历，参考到我的进度越来越焦虑和没动力。目前不知道是速成黑马点评(直接下载源码本地运行+背相关八股)，背八股+刷算法全力冲中小厂java后端开发日常实习(如果能进中厂已经是祖坟冒烟了)，赶在秋招前拿到一段实习经历还是好好再准备一个项目，背八股和hot100刷完直接冲秋招。前辈们能给点建议吗?(比如什么项目可以，点评，或者其他什么项目)

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...