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...

4月底陆陆续续开始投递，面试寥寥，pdd、美团笔试被筛腾子WXG周二面的，面试官全程不开摄像头，问的无关紧要的问题，面了1h40min，现在官网流程还卡着；腾讯音乐，昨下午面的，问题都答上来了，和面试官聊得很好，晚上回去看秒挂；快手一面挂，卡在了很简单的一个手撕，用的dp但是双指针就可以解决；嵌入式一家约面的都没有，现在高通投晚了没回，英伟达约面的还是做研发套件的，大疆、mmt没有嵌软岗位，其他自驾车厂和手机厂投了没有消息。已经对暑假实习和秋招没有念想了，现在保研也拿不到正保，考研的话也太晚了，前途一片完犊子

该咋投递啊还，boss上几乎没人理，简历咋能优化一下。

如图，已经卡在简历评估阶段俩周了，你到底通不通过倒是给个痛快啊，如果投其他的是不是会被锁流程，这种情况该找谁处理