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...

能不能给点建议，还需要往哪里改啊

组内的一起实习的一个同事，日常的沟通中，总是叫我亲亲，亲爱的，隔三差五也喊我一起吃饭，定奶茶，日常相处感觉还挺友好的，感觉对我和对别人不一样，是不是对我有意思呀？要不要趁今天520，表个白？或者怎么试探一下呢？牛友们帮忙支个招，不至于我会错意了，连朋友都没得做

vivo 的 C/C++ 开发（嵌入式方向） 暑期实习，一面整体更偏 「基础操作系统 + C/C++ 功底 + 项目真实性」，算法题压力通常小于纯后台岗，但若操作系统和并发答得虚，很容易被追问穿。这篇面经根据 2025 届暑期实习一面回忆 整理，岗位说明里强调工作落在 Android 与 Linux 之间的中间层（性能优化、模块开发、接口适配等），因此面试题会围绕：你能不能讲清楚自己做过的 嵌入式 / 底层相关项目；对 Linux 用户态、进程线程、同步、I/O 是否有体系化理解；C/C++ 混用、内存、调试 是否像写过真实代码的人；是否具备进入 中间层模块 的学习意愿与基础。岗位在做什么？根...