给点真实入职体验 1️⃣字节福利名不虚传 食堂免费，没夸张，是真好吃，比我大学食堂强很多倍 各种零食下午茶饮料畅饮，基本半免费 入职6险一金，顶格公积金 出差的待遇也基本拉满，一线城市700/晚的酒店，也是公司让我飞上了国内2k+的机票……谢谢字节让我第一次一个人订到这个价格的机酒 2️⃣这里没有landing 没有人会手把手带 老板只负责验收成果 遇到了困难，再难只能自己想办法解决 就算是唯一的应届生，老板不会因此而降低标准 所有的问题都没有答案，也没有人会帮助，只能自己解决 3️⃣每天提心吊胆担心被裁 互联网公司的腥风血雨早就耳闻，而进公司之后依然感觉随时可能被开掉 而...

华五本，绩点2.91。9k就行，接受996，接受加班，可压榨。——打开牛客看到消息数吓一跳。感谢评论区，我把预期薪资改高一点再投。老家年薪十万就不低了，问了三个同学定位也就在15w，没想到大家是这么看的。——4.11，A公司一面，面试官让我说招聘要求上的几个知识点的理解，没问别的问题，大概率凉（面经全都有手撕代码，问很多问题，到我这没有)。——4.23某微电子公司技术面，hr面同时线下，梦中情司，hr面没表现好，第二天挂。——4.24彻底停止找工作，考研重开了。——4.25一小时内两个offer，一个15w，一个16w，感谢牛友。

今天快手居然约面了，虽然已有tme了，但是我还是想面一面，弥补秋招十几连挂的遗憾#你投递的公司有几家约面了？# #春招启动，你开始投递了吗？#

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...