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工作内容 • 作为助理编辑（AE)，负责全英论文发表全流程，包括找审稿人、收发邮件等，每天都会给我派一篇稿件，目前手里已经有十几篇了（以后会一直累积吗？）  加班 • 这个单位主打一个多劳多得，可以身兼数职，所以许多人加班都是为了拿更多更多的💰 • 加班晚上七点后可点一份免费工作餐，但我作为实习生不用加班（8:30-17:30），每天到点就撤，所以还没吃过 实习生转正KPI要求 • 入职3个月发文15篇，6个月发文60篇。 • 转正后每季度30篇，超过部分每篇奖励300元。  福利待遇 五险一金，生日福利、节假日福利（入职每增加一年年假多一天）、年终奖等。另外每天下午3点至3点20为下午茶时...

感谢努力的自己，拿到了这些 offer也进入了非常满意的公司我将永远拥护陌陌

本人双九（一般的985）现在🐻厂实习字节hr两次电联同一个职位的实习，问我考不考虑，第二次说的很恳切🐻厂给的测开，字节给的后端本人还没确定，秋招走大厂还是走央国企，目前暂时偏向稳定，更倾向于在江浙一带工作犹豫的点:1.目前组内氛围好，mt也好，组长也好2.如果再面试，我需要重跑我的项目，再准备+八股+手撕，会很累3.如果准备不充分，怕脏面评

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...