在快手做了三个多月的后端开发实习，在这里浅浅分享下我的实习体验～ 工作节奏: 基本上是早10晚9，周末双休。整体来说工作强度还是不小的，不过应该也是互联网常态了吧QAQ 福利待遇: 技术岗是400/天，晚上8点以后下班会发30餐补，入职也会一次性发180能量券，学校不在当地的话还可以申请1500/月的房补。￥这块老铁厂还是挺大方的哈哈。 实习生培养: 团队氛围很nice，我的mentor人真的很好，有问题向他请教都会很细致很耐心地给我解答，好感度upup～不过同事们平时可能都比较忙，捕捉到他们不容易，所以每次沟通或者汇报前最好提前做好准备。具体工作职责的话，一开始基本是接同事们剩下的活，直接上...

26届毕业生，虽然还有一年时间，但是前面几年啥也没有干，感觉根本没有写的，不知道怎么办了

理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...