牛爷爷们，简历还有什么需要改进的地方吗，求锐评（一部分是看别人模仿写的），下午开投

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...

刷到有牛友说腾讯确定了意向部门都会至少有一次面试，鼠鼠投了CDG，但是一次面试都没有被捞，集体面试也没有。当时做完测评第二天就像图片显示这样了

代币经济学赋能社区自运营：构建Web3时代的永动飞轮（2025深度指南）——从通证模型设计到治理机制优化的全景式解决方案一、代币经济模型：社区自运转的底层密码1.1 三维价值锚定体系成功的代币经济模型需实现价值创造-价值捕获-价值分配的闭环循环：价值创造层：将社区成员的贡献（内容创作、代码提交、活动参与）转化为链上凭证，Match公链通过SBT（灵魂绑定代币）记录用户行为轨迹，为价值量化提供数据支撑价值捕获层：设计代币消耗场景（如治理投票Gas费、专属NFT铸造权），Compound协议通过借贷手续费销毁机制实现代币通缩价值分配层：采用动态流动性挖矿机制，Curve的veCRV模型让长期质押者...