很多同学跟我说，AI 出来之后感觉面试变难了，岗位也少了。这种焦虑我理解，但说句实话，好和坏是共存的——关键看你能不能用好 AI，把它变成自己的杠杆。接下来我从几个方面聊聊，校招生在实习和春秋招的时候，怎么借助 AI 在面试中展现出不一样的一面。氛围编程说到 Vibe Coding，对应届生来说真是一个巨大的红利窗口。能展开的太多了，这里先说三个最实用的场景。1. 代码优化大家学习开源项目的时候，一定要带着审视的眼光去看，而不是照着敲一遍就完事了。现在你完全可以把一段代码丢给 AI（比如 Codex、Claude Code），问它：这个功能实现有没有什么不足？请结合实际案例说明。AI 分析出来...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...