广州移动 四面

前几天藤子开放暑期实习通道，学弟问我："哥，我还没刷完八股，要不再等等？" 我说："等个屁。你现在投，挂的是简历；等六月再投，挂的是HC。" 太多人把实习当期末考试，觉得必须复习到100分才能进考场。醒醒，实习是滚动录取，不是排名录取——秋招要横向对比、分批发offer，前后差几天还在一个池子里；实习是"先到先得，招满即止"，等你觉得"准备好了"，人家早没坑位了。 所以我的策略是：小步快跑，分批迭代，故意送死。 第一批（3月1日-3月10日）：故意送人头 选7-8家你"看不上"的公司（比如保底档...

各位大佬能指点一下吗😭😭寒假找实习投了一百多个了，只有快手有一个面试结果还在一面挂了是不是因为十月份疯狂海投结果字节三次一面挂，网易挂两次脏了面评啊

昨天在实习公司面试其他公司被同事发现，然后被反馈给主管。要下班的时候谈话直接被开除 哈哈哈哈哈实习实习 深圳！！ 有没有推荐或者继任的产品 运营 供应链都可以！

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...