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...

想找小厂能行吗，都不理我

写在前面   【WeThinkIn出品】栏目专注于分享Rocky的认知思考与经验感悟，范围涵盖但不限于AI行业。   干货AIGC、AI Agent、LLM算法工程师/开发工程师面试面经秘籍分享（持续更新）：WeThinkIn/AIGC-Interview-Book欢迎大家Star～  大家好，我是Rocky。 如果把时间往回拨五年，AIGC产业还不是今天这个席卷全球的核心驱动引擎。 那时的AI行业，AIGC技术革命尚处在黎明前的黑暗，大家更多是在传统深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等相对垂直的技术维度里深耕。AI有价值和潜力，但AI还没有像今天这样变成普通人每天都能感知...