许愿offer

为什么传统 NLP 评估指标（BLEU、ROUGE）对现代 LLM 局限性很大？  传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度，存在以下问题：  语义缺失：只关心词汇匹配，不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近，但得分很低。 无法评估事实准确性：无法检测幻觉，流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性：开放式任务没有唯一标准答案，基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差：无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程：只能比较最终答案字符串，无法评估思维链步骤是否正...

蚌住了，沉淀三个月  收到的面试反而更少了，大部分做完了测试就了无音讯，大模型应用，产品，AIGC，甚至售前工程师我也愿意做啊！这个时代怎么了？为何不愿意接受双非生😭

老师我们这样装疯卖傻能找到实习吗，到底怎么整才能找到实习啊

最近把牛客上近一个月Java 后端面经挨个翻了一遍，有字节、腾讯、拼多多、快手、美团、滴滴等这些公司，整理了各家闻到的高频题目和知识点，牛友有需要的自取。题目均来自其他牛友发的面经，真实可靠，每道题也都标注了来源觉得有帮助的话，辛苦点赞收藏转发一键三连，需要其他岗位的，也可以评论留言一、集合（几乎每家一面必问）1. HashMap 底层数据结构 / 怎么扩容？来源：快手后端一面、字节中国交易与广告一面、转转Java实习、腾讯二面、腾讯云智一面快手追问：哈希表遍历是有序还是随机？排序规则？怎么计算桶位（自定义对象呢）？字节追问：Java 17 的 HashMap 插入/查找时间复杂度2. Has...