1.临近毕业，写论文、准备答辩、拍毕业照等一系列事情等着你处理。这个时候很看重大家对时间的分配能力，排好优先级。2.春招的主力军其实是考研、考公失利后临时加入求职大军的同学，还有之前秋招没拿到满意 offer 的人，不少同学都有了秋招的经验，面试技巧更加老道！别自我感动，觉得自己还不错了。3.春招岗位比秋招少，而且质量会更差一些，别指望春招能像秋招一样有大把核心岗位任你挑选。很多企业在秋招时基本已经完成了大部分人才储备。4.别“挑肥拣瘦”，春招岗位少，别再“大厂非去不可”，中小厂也有好机会，说不定能给你更多成长空间。总之先上车，再换车。直入主题，大家都关注的问题cvte加不加班？加还是加的，但...

春招最硬气的时候。🤣

有大佬给点建议吗

理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...