大家好，我是马丁。看到大家都在找实习包装简历，但简历上写了一个RAG/Agent项目，面试官一追问就露馅：这个项目具体解决了什么业务问题？你怎么知道效果好不好？碰到用户单次问答多问题混合处理场景（下面会有示例），你怎么处理？三个问题下来，大部分人就开始打磕巴了。问题出在哪？不是技术不行，是没有把技术和业务场景绑在一起。面试官见过太多只调了 LangChain4j/SpringAI 的 API、跑通一个 demo 的简历，他想听的是：你为什么这么做，你怎么知道做对了，遇到问题你怎么解决的。这篇文档每一条都值得你花时间想清楚。想清楚了，面试的时候你讲的就不是背的，而是你自己的东西。点个关注，持续更...

发70个邮件让我完善简历，我还以为被网暴了。说的就是你慧策，发邮箱让参加宣讲会，说参加完后就给安排面试。技术岗上来来了一句：只要92或双非ACM银牌，66666。说双非本只能投销售类，后期能转岗（虽然但是就你小子公司的hr已读且回复，那有毛用），92才不去你们那破公司，双非本就和有案底没区别。———4.21更新贵公司的高级员工您来私信骂我也没用哈，风评不好谁的问题谁自己心里清楚，有这时间建议提升自己，完善公司制度，而不是来骂我这个连入场券都没有的破学院本

29届学院本，想找暑假实习。java真的不能去搞agent吗

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...