想问下大家目前秋招的进度

一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

至今一个可转正被割了剩下的5点面试都挂了求收留，数据分析，数据开发，测试！

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

刷到有人问华泰星战营，翻下去年的经历，随便写写。bg：本天津大学，硕新国立，江苏人。当时其实主要是想找个暑期实习，对秋招有帮助那种。华泰base南京，我肯定重点看。没想着一定要拿offer，就觉得能去券商科技部门体验一下挺好的。结果……后面真拿到了，还拿了最高档奖金。我做的课题：金融领域有个痛点——前台写报告需要翻大量资料找数据，纯纯体力活。我们搭了个智能体，用大模型编排了一套流程：海量文本去重→提取→再加一个“反思”节点。就是第一轮提取的结果不一定符合需求，让大模型自己反思一下上一轮的结果，循环迭代，直到输出满意的东西。最后还要转成md这种指定格式。相当于一个“提取+反思”的循环结构，帮前台...