碎片化时间利用

如题，大三鼠鼠不想去互联网公司上班了，想去国企，但是不清楚国企是怎么进的，小红书上搜的也乱七八糟，故问万能的牛友

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

之前我是广撒网派的忠实信徒。一天能投二三十家，复制粘贴简历，批量提交，感觉投得越多成功率越高。结果是：投了一个月，石沉大海。后来痛定思痛，改了策略——每天只投五家以内，但每一家都认真研究。具体怎么做：先看JD把高频词圈出来，再针对性调整简历里的关键描述，最后写一段专门针对这家公司的求职意向。能找到内推就找内推，找不到就走官网，尽量避开中间平台的简历海。今天投的几家：一个互联网大厂的产品实习，一个中厂的运营岗，还有两家我比较感兴趣的行业垂类公司。每份简历改起来大概花二十到三十分钟。效率比以前低，但回复率高了不少。广撒网的问题不是"网撒得不够宽"，是HR每天收几百份简历，你的简历和JD匹配度不高就直接过滤了，根本到不了人眼前。现在的逻辑是：宁可今天只投五家，让这五家都觉得你是冲着他们来的，也不要投五十家让人感觉你在无差别扫射。你们今天投了哪些？广撒网还是精准狙？