机器学习vs 大模型后训练+应用

实习offer帮选，台积电（算法工程师），中移信息技术中心IPA方向。台积电hr说做图像算法，中移做偏智能体（完全没学过，不知道为何到这个岗位），有没有实习过UU知道两个公司的实习水分，如果秋招偏国企，哪一个背书更强一点

滴滴如何，值得去吗❓先说结论：非常安利！！！ 在滴滴成长很快，对新人有培养体系。老板们和同事都很职业，能力强，培养了我比较好的职业习惯，也拿到了比较好的结果。当然有时候压力也会大一点点，挺过去就好了。 上下班不打卡，包晚餐，9点后打车免费。有商保报销90%，过节有公司礼盒。有人情味，相较其他厂老人（3年以上司龄）相对更多些！二、滴滴2026届秋招储备实习生招聘正式启动啦！🚘岗位类别工程/算法/数据/安全技术/效能管理/产品/商业分析/金融模型/运营/专业职能/其他🚘投递要求2025年9月~2026年8月之间毕业的海内外高校毕业生，每人可投递1个岗位🚘工作地点北京/杭州/上海等🚘招聘流程...

攻略🌈【大模型评估全攻略】！LLM七大核心评估维度保姆级拆解💯👉🏻预训练→SFT→RLHF→数据集→RAG→Agent→Prompt🔥一、预训练评估评估大型语言模型（LLM）的预训练效果需要从多个维度综合考量，涉及基础语言能力、下游任务表现、知识掌握、推理能力等。🔥二、SFT评估评估大型语言模型（LLM）在监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）后的效果，需要结合任务目标、领域特性和模型能力设计多维度的评估体系。🔥️三、RLHF评估评估大型语言模型（LLM）在通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）后的效果需要从多个维度综合考量，包括生成质量、安全性、对齐性、任务完成度等。🔥四、数据集评估在评估数据集的质量时，可以从以下几个关键方面进行评估：1. 数据多样性2. 数据平衡性3. 数据完整性4. 数据一致性5. 数据与任务的适合性6. 标注准确性🔥五、RAG评估从召回、排序、生成、整体四个维度来评估RAG性能。使用了多种指标，如准确率（Correct）、错误率（Wrong）、失败率（Fail）、BERTScore、ROUGE Score等，以全面评估生成答案的质量。🔥六、Agent评估现如今Agent开发工具/框架不断出现，但如何全面地对Agent进行评估却很困难，本文就从介绍一些主流的Agent/LLM-as-Agent评估工作来看看是否能得到一些启发。🔥七、Prompt评估评估Prompt的好坏需要一个全面和多维度的方法，结合自动评估指标、人工评估和用户反馈等多种手段。选择合适的评估方法和技术，能够有效提升Prompt的质量和生成效果，进而提高模型的整体性能和应用体验。通过不断优化和改进Prompt设计，可以实现更自然、更准确、更有效的自然语言。

上期写道刚开始面试的时候，这期写一写5月11号时候，这个时候手上就已经有两三家offer了，然后去北京的前一两天又发了三家offer随便选了个离公司近的工资高点的就去了。那么这期还是讲一下怎么去面试。其实面试的东西都一样，就是说你干过什么，回答问题就行了你要考虑的，不是这么去背八股文，而是要去琢磨到底要不要去实习，我个人而言，我最开始是因为电脑配置带不动才去好点的公司有好的卡给我用，然后呢去了也有工资，但是我的自由被限制了，我没法再天天琢磨新玩意我很痛苦，然后学会了怎么摸鱼，人家都是9点半来，我一开始是8点40到，我现在就吃了早饭再去差不多9点能到（就尽力偷懒还是最勤奋的那一批，因为人家都是老...