极氪oc！

自我介绍JVM的内存划分、GC算法和垃圾回收器（CMS、G1、ZGC）synchronized的原理线程池的创建方法知道哪些设计模式MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别和应用场景MySQL主键是否使用Java的唯一随机主键算法HDFS中NameNode的fsimage和edit logNameNode的高可用、ZKFC和选举JournalNode的作用Spark中Task Stage Job的区别Spark调优Linux命令：查看端口号Flink精确一次项目自述

现在已经海投了400多份了，但已经6月初了，暑假实习还有机会吗

真是无语了😓

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...