4月24截止报名了，抓紧投秋招前斩获招总训练营offer和经验~招行数字金融训练营分线上初赛、复赛（数据赛道仅有初赛）、面试、训练营多个环节1.线上初赛初赛时间1h，题量不大，大部分是行测题目，后面有十几道产品和经济金融的题目各单元独立，每单元提交后不可修改。因为这个时间暑期还没怎么开始，大部分人也没把行测放在心上，所以建议在初赛前适量刷题，找找手感，对产品、经济金融不了解的同学也可以在网上找找相关的基础知识，这部分不会考太难，认真准备问题不大。2.线上复赛复赛一共48h，提交一个10页(含)PPT以内的产品方案，简单说一些经验。1最重要的是完成度，其次才是创新。阅卷老师看方案很快，有时候很难...

是谁一直觉得没准备好，直到现在还不敢投，（话说现在才投是不是太晚了点）

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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...