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投票的大佬们方便说说原因嘛谢谢啦！

打扰各位了，本人本科某末流985，即将入学美国某前30念两年制的硕士。本科是电子信息，硕士是电气与计算机工程，做过两年的计算机视觉(小模型，实验室玩不了大模型)。现在打算转行。首先介绍一下本人做事情的倾向和特点：1 本人对于过于细枝末节的技术方面不是很感兴趣，可能更喜欢、且比较擅长问题提出、分析、解决处理(自己能0基础看论文独立完成一个课题，当然这方面的能力我也很菜，比不过各位大佬们)。2 本人对于电路(模拟电路、数字电路)确实是十分不感兴趣，学习电路的时候还行，有很多数学帮助分析；但是到了模电、数字电路，感觉脑子总是像缺根筋一样，学的很痛苦，数字电路可能还稍微好一点，我尤其对于后续的高频电路...

鼠鼠bg双九，之前有一段腾讯日常实习，后端开发写go和py（主要写py）。鼠鼠主语言java，没干过java的活，也想考虑找java实习。现在有两个到手的offer，字节推荐架构基础服务和阿里云cfo线财务。字节催着入职就先来了，第一周就派了需求很难绷，刚来阿里云就发意向了。现在非常纠结，字节做架构目前感觉很难上手比较焦虑，文档也不太看得懂，需求也比较搞心态，且还是让写py阿里云做财务系统感觉缺乏想象力，不清楚以后就业面怎么样。我比较在意转正，刚来字节还没问，但组里有三个实习生并且mt表示还要招，感觉转正率不会很高且很卷；阿里云看起来还挺高，主管和hr面试的时候都表示招实习就为了转正，但阿里云拥抱变化，确实不好说。流程里还有一个饿了么搜推终面，没想好还面不面，之前只进行了一次电话面，hr说直接进行主管➕hrg的终面，不懂什么意思。求求各位大佬指点！！！

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...