实习时大部分是调研工作，能不能把其他项目放到这段实习经历中呢？

本文对国内大模型moonshot-v1-32k、通义千问-Max和Doubao 1.5 pro进行了全面对比，涵盖产品优势、模型信息、价格及技术参数等28项关键信息，数据均源自官网，旨在为用户提供精准详实的决策依据。 想了解比较报告的深度内容，点此查看完整报告 moonshot-v1-32k Moonshot-v1-32k是Moonshot AI推出的一款千亿参数的语言模型，支持32K上下文窗口，特别适合长文本的理解和内容生成场景。它具备优秀的语义理解、指令遵循和文本生成能力，能够根据用户输入生成相应的文本输出，广泛应用于内容创作、代码生成、文本摘要等领域。 通义千问-Max 通义千问-Ma...

请问大佬们，蚂蚁集团的初级研发工程师，应用研发工程师，基础研发工程师有什么区别吗？初级研发看着像干脏活的 #蚂蚁集团工作体验#  #蚂蚁暑期实习#  #我的岗位说明书#  #部门评价#  #职位对比#  #蚂蚁求职进展汇总#

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...