bg top3本机械+美本cs双学位，大三，投的服务端研发暑期实习时间线 3.24投递， 4.9笔试（2.8/4） 4.11一面 拷打八股的很深入有些答得不好有些挺不错，然后算法提示了一下写完4.16二面 根据项目问了很多场景题，我感觉回答得中规中矩，算法提示一下写完4.21三面 很和善的主管上来就说不考算法，聊了二十几分钟项目就结束了然后一直等消息，刚才看官网应聘终止了，挺难受的因为暑假三月底投了不少实习只有pdd这个一直在推进，请教一下各位应聘终止还有复活的可能嘛

#简历# #简历被挂麻了，求建议# 😭前两天刚找到一个实习导员不让去天塌了只能暑假再找了#实习#  jym求锐评不玻璃心❤️

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...