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...

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刚面完就成这状态了，聊的挺好的，HR说会评估几天，这周出结果。这是什么情况呢，在横向吗？

前言上数十年，今年是招聘环境最差的一年，但下数十年，今年有可能是招聘环境最好的一年。——来源秋招中遇到的不知名的某hr找工作本身就是运气+实力，甚至在菜鸡看来运气占比更高，有的时候不要总是怪自己（倒也不是为自己开脱哈），尽人事听天命，不要自己内耗。菜鸡在这里总结一下自己的整个一个找工作情况，一方面是从群众中来到群众中去，感谢找工作的时候中各位大佬们的资料与建议；另一方面是希望能为更多的小伙伴们提供微不足道的帮助。一、楼主自己情况菜鸡自己是来源于东三省某双非大学（排名很低的那种），本硕自动化，硕士研究方向是纯仿真（跟控制和编程无任何关系），无正式实习（导师派出去干过杂活），无高水平期刊论文，无高...