012026年5月的最后一个下午，和往常没什么不同，校园里奔走的人们脸上写着的大都是兴奋于快乐，只是在我看来这一切已经不属于我们。由于有一些同学已经出去找工作，平日拥挤的宿舍显得空空荡荡，几个人个人在玩着游戏逃避现实，偶尔几句并不意气风发的对话，这就是我大学生活的最后一个学期，往日欢聚时的欢声笑语都已隐隐远去，将来走出校园也许就意味着走进孤独？这个夜晚，我又一次走进操场，狂欢了一夜的校园安静极了，我不得不想，走出这个校园，明天会在哪里落脚。春节过后，因为毕业实习而分别了很久的同学返回了校园，由于有了毕业实习单兵作战的酸甜苦辣，重新相聚，自然格外亲切，大家可能都意识到，大学所剩的时间不多，这是散...

27 届暑期 0offer，求内推求内推求内推！求建议准备全力梭哈日常了，成为最早备战秋招的从三月底面到现在，一边面试一边学习一边复盘，面经就不上传了，也是发现自己的一些问题，大家可以学习，不对的地方可以在评论区指出纠正一下：1.一定要至少准备个 60% 的程度再开始面试，不然会终止流程或者脏面评，我的字节和美团应该是黑了2.听好问题想清楚再回答，慢一点讲清楚3.不会可以说些相关的，相关的也不会大大方方承认，别胡乱背八股，面试官会很折磨4.leecode 坚持刷坚持刷坚持刷，不要间隔着刷5.把知识好好梳理串联起来，把项目理解清楚为止（面试时项目露馅包死的）

想问问这个简历有什么问题，上下限在哪里

一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 如何评估 RAG 效果？指标是什么？ 分层评估：  检索质量评估：看如HitRate（命中率），Recall（召回率）等指标 生成质量评估：看如相关性（是否切题）、忠诚度（生成是否基于检索内容生成）、完整性（生成答案是否完整） 用户满意度测评：答案是否满意，检索速度够不够块。  RAG 和微调怎么取舍？ RAG适合更新频率高，存在隐私数据以及需要可解性性要求高需要稳定输出的场景。 微调适合需要特定规则以及语气的使用场景。 这两个技术在大部分场景下都不...