前两天领导找到我，说想了解下我们学校的本科生家教怎么找，拜托我帮家里小朋友找一下寒假家教，我就把活揽下来了，接触一下这个完全陌生的「领域」。关于怎么找家教以及中介有多坑这些事，这篇帖子先不提了，有机会单开一篇来唠。前前后后筛出来6份还算不错的简历，再修改、润色、排版后，发给了领导做选择。今天想聊的是，我收到的原始版的简历，在我这个职场人的眼里，有哪些优缺点。编号1：小H老师这份简历整体给人的第一感觉是：人很靠谱，但表达非常“学生味”，不像一个专业家教的简历。从家长（尤其是职场人）的视角来看，有明显的优缺点：优点1. 学历与专业很有说服力山东大学+某某专业，本身就自带“学习能力强、逻辑清晰、自律...

过了，云智真tm香啊。😜

身边认识的不少朋友要么0 offer，要么只有不到20k的offer，其中不乏有背景好的985的同学，可是在网上你甚至能看到 28k劝退价 35k侮辱价……虽然有些人的背景确实好，但是不至于说开30+是侮辱他吧，所以有些时候你都不知道说这些话的人是纯纯出来秀优越感恶心人的，还是真觉得年薪50多万是侮辱他…… 多少有些装了吧所以来到互联网之后，我会发现这个世界太魔幻了，有一大堆生化环材还有文科的同学毕业即失业，或者只能拿到7k 8k的工作(背景好的双9能拿的多一些，但很多也比不到互联网大厂23k的白菜价)有一大堆学历较低的计算机科班同学毕业即转行还有一大堆的人嫌一个月20多k太少了，活不下去……

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...