小马

春招 个人介绍 末九，科班，一段中厂实习，从去年四月份开始找实习跌跌撞撞了一年，一路上都是自己摸索过来的，因此走了不少弯路，秋招已经签了一家wlb，但是心一狠，从一月回到家里还是决定准备春招。在我找工作即将满一年之际，成功的斩获了我最心仪的厂的sp，想起了一句著名的slogan，“永远相信美好的事情即将发生”。 从零开始 项目上，痛定思痛，结合着实习经历，决定全力allinB端，因此将原来的两个C端项目，（企业级优惠券分发，广告投放系统）给抛弃，自己从零开始分析系统需求，画架构图，模块划分，表结构设计，完成了一个支付消费保障平台。 同时八股上，进行全力对于以前的知识进行查缺补漏，对于知识点进行...

27届双非修改简历暑期凭运气拿到了一个小厂的实习，但感觉不稳怕被鸽了，3 4月想在多面下，最近又添了一个项目，求大佬拷打下简历啊

这个简历可以在暑假找到日常实习吗？

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...