好消息，秋招终于有offer了

其实从帆软离开已经四五年了，之后也在蛮多公司实习过，但还是觉得帆软是我的白月光公司，我想，实习日记一定要有帆软的一席之地。我为什么喜欢帆软，应该就是因为这些。喜欢帆软，首先是因为它让我有就事论事的勇气。​ 在这里，我知道了原来一个实习生也可以直接对接一层部门负责人，也可以直接打开企业微信找到公司创始人开始打字然后直接发送。最开始没有人跟我讲，那是谁，只是因为我有候选人情况需要和他反馈，就直接编辑发送了，回复的人也完全没有因为我是实习生就敷衍或是什么，而是很认真的在跟我讨论。后来办公室闲聊我才知道，对接的是公司创始人之一，现在全公司的技术负责人。还有一次，我旁边忽然坐了个很普通的中年人，他走之后...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

大佬们，我快顶不住了。up四非本211硕投了三十家了，只有滴滴给了面试，但是是处女面，一面挂了。美团笔试做了后似乎太差，三个志愿都挂了华为笔试挂网易笔试挂京东投了没给面，一直泡池子百度一直挂一直投快手也是一直挂一直投阿里10个已经挂了7个，剩下三个估计也没戏了字节给面，约了下周三腾讯还在池子里pdd估计这两天笔试其他的厂都是投了没鸟我想请教一下大佬，是简历有问题么需要补充ai的项目进去么，要做rag的项目么还是agent感觉自己凉的不能再凉了啊，周围的同学基本都拿到offer了，好焦虑

为什么传统 NLP 评估指标（BLEU、ROUGE）对现代 LLM 局限性很大？  传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度，存在以下问题：  语义缺失：只关心词汇匹配，不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近，但得分很低。 无法评估事实准确性：无法检测幻觉，流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性：开放式任务没有唯一标准答案，基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差：无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程：只能比较最终答案字符串，无法评估思维链步骤是否正...