春招结束！灵犀互娱测试开发岗位3.25一面技术面：一个半小时，八股、项目、手撕，问了为什么选择游戏行业，我的深度学习相关项目跟业务需求贴合度比较高，重点问了。4.1二面业务主管面：主要问项目。愚人节最好的礼物4.2三面hr面：水到渠成，晚上直接oc4.7收到offer邮件

目前虽然实习已经进入尾声了，********* *********************** 针对26届的同学进行预热秋招和提前批没过的宝子们不要怕啊 ，春招要求不会那么高的，大家面试将项目的时候要学会引导着面试官望自己擅长的方面讲，其实大家的项目方向很广，主要考察的就是你的合作分工，创新思考能力，最后兴趣爱好找一个能释放压力的就行 入职两年真的感觉精神状态蛮好，不要一直盯着头部的大公司，某些小而精的公司也可以投投，韶音是一家很年轻，办公环境也不错的公司，主打一个抵制内卷和抵制996，同时薪酬不落下，有很多体育锻炼的活动，可以说非常健康了，不会说工作已经很累了再强制大家运动除了一些重要营...

暑期挂麻了，转投日常目前只有这3个offer不知如何选择前两个base均在上海 好未来base北京初创公司日薪高100 且能学到技术好未来中间但蔚来又可以为秋招背书 还是再等等继续投暑期（暑期投了有三十家了） #牛客创作赏金赛#  #总结:offer选择，我是怎么选的#  #如果可以选，你最想去哪家公司#

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...