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...

已经签了其他，释放hc了

为什么嘞，为什么嘞，为什么嘞。。。第一，我考虑的就是学历问题，可能就是因为学历。第二，是否是项目有问题，项目过时了？第三，四月中旬开始投简历太晚了？总不能连个面试也没有吧。目前还是有点焦虑。符合条件的鼠鼠出来报个团吧另外，我好想去江浙啊，不想在东北呆着了😭

👋个人背景：双九👏offer1：北京世纪互联 ai infra相关 965 比较能wlb，年假较多，福利也比较好，但是前景一般💯offer2：上海智元机器人 ai infra相关 9106 加班严重，但前景较好两个offer开的薪资差不多。