2026年4月10日百度LastDay，4月11日骑上我的重机车，南下！（最终选择了TCL鸿鹄实验室，去做AI应用落地，涨幅45%） 要离开北京了，但是这次没有什么大事，我不会再回来了。我为什么离开北京？我在北京这些年的经历给我带来了什么？从小厂到中厂到外包到大厂，这一路来我究竟经历了多少困难？ 其实这一刻，说不上悲伤还是开心，一言难尽，百感交集。（领了离职纪念工卡，还有纪念度熊）一、初入职场，我一无所知 2020年我从河北大学毕业。在学校时候，不知道牛客，不知道实习，不知道保研，什么面试，什么面经，反正一概是不知道。纯纯小白，当然这是我的问题，因为不可能是别人的问题。 最开始被忽悠了，去了一...

请大家帮我看看简历写得如何

双非一本，八股刚开始，这个简历能找到实习吗。。。

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...