入职实习没多久，我和另一位实习同事一起接手了一个开发需求，这次的经历真的让我狠狠看透职场偏见。对接需求时，设计师简单潦草讲完方案，全程笃定这个功能超级简单、零难度。我和同事刚接触项目，对整体业务逻辑完全不熟悉，加上是实习生不敢多问、也没经验复盘，来不及细致讨论就老老实实接下了任务。我们原本以为只是基础开发，踏踏实实准备开工，完全没料到后面会闹出巨大的对接矛盾。直到带教老师抽空帮我们拆解需求，我们才彻底懵了！这个看似简单的功能，实际上牵扯超多隐藏业务逻辑、数据联动和兼容问题，开发工作量极大，根本不是设计师口中随手就能做完的小任务。理清所有细节后，我们特意在对接会议上，主动想跟设计沟通真实的开发难...

26应届，想找一份后端开发的工作，这样子的简历可以吗

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...