应届生福利

只是在这里记录一下过去的自己，文笔不好，请见谅文中讲解技术的部分会比较多，看起来像流水账一样又臭又长我第一次正经的接触编程，应该是初中毕业后的暑假, 在这之前，我只写过易安卓，用中文来编程，写起来挺像 Visual Basic 的。我当时因为接触过易安卓，后来开始写正经的软件延续了客户端这个方向，下载了 Android Studio。当时 Kotlin 还不算很流行，所以我的首选语言是 Java。与其说是写，倒不如说是到处 CV 别人的代码，复制进来，点绿三角，能跑起来就是成功。内存泄漏、软件架构、设计模式什么的，也不懂。当时也没有 AI，所以只能到处翻博客，翻搜索引擎，找别人的教程然后把代码...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

Seed部门实习生！日薪！日薪！是5000.。。我的老天爷我没看错吧。。。人比人真是吓si人😱还是得搞人工智能还是得搞模型开发

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...