宁德时代面试后收到反馈邮件

入职vivo东莞长安总部一个月，每天都被细节里的温暖打动。 办公环境超赞，开放式工位采光充足，绿植错落有致，会议室配备高清屏，跨部门沟通很顺畅。茶水间24小时供应咖啡和茶饮，累了站在落地窗前眺望，能看到园区里的球场和各种绿植，瞬间回血。 饮食完全不用愁，总部食堂每天换着花样来，粤式烧腊、川湘小炒、轻食沙拉应有尽有，价格还很亲民，十几块就能吃顿丰盛的午餐，每天的食谱还可以在内部平台查询。偶尔想换口味，周边商圈也有不少选择，打车十分钟就能到。 住宿方面，公司安排的公寓宿舍离办公楼步行十分钟，单人间带独立卫浴，生活用品、空调、洗衣机配齐，楼下就是便利店和快递驿站，生活超方便。 最惊喜的是公司健身房，...

bg 双非本，现在有个秋招有个保底公司，但是自己还想春招多看看，最近速成了一点python 和Go想着竞争力更大一点，希望牛爷爷们能给我点建议谢谢

沟通2000＋才发现原来自己这么菜，100个要简历的，最后只有一个小公司offer，还是Python后端，面试官人很好，让我进去慢慢学，但是实习薪资勉强够房租，牛牛们要不要付费实习

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...