阿里灵犀内推来啦～27/26届

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

github原来还有挂人的作用搞大模型真是能狠赚笔xxx在coding补课：一个普通的大厂前端实习，可以被包装成 AI Infra；一个并不算核心的工作内容，可以被描述成“关键项目负责人”；一个算不上核心的开源贡献，可以被渲染成项目核心 Maintainer网络上很多博主借助AI包装自己，卖课割韭菜的一堆，大家还是保持理智，有钱不如给AI

27届双非硕,想招嵌入式相关暑假实习,感觉好难找,求佬指点迷津

我有两个想法一个是把我的网络同步demo做一个完整点的项目出来，一个是继续学shader做特效