985生医工研一女求指导

大家好，我是马丁。应该挺多同学都认识我，毕竟在牛客上关注比点赞多的，应该也不是很多，哈哈。前段时间开源的 Ragent AI，在牛客上获得了大家的广泛关注，非常感谢大家的认可。GitHub 现在也已经 1.7k Star 了，而且还在高速增长，这些都说明 Ragent 是个好项目。简单介绍一下 Ragent：它是一个企业级 RAG 智能体平台，基于 Java 17 + Spring Boot 3 + React 18 构建，从 0 到 1 纯手工打造。覆盖了文档解析、多路检索、意图识别、问题重写、会话记忆、模型路由容错、MCP 工具调用、全链路追踪等 RAG 系统的核心能力。不是那种调个 API 跑起来就收工的 Demo，而是一套真正能落地、经得起推敲的完整工程实现。如果你是 Java 方向、想补上 AI 这块短板，或者想在简历上加一个有区分度的项目，可以去看看。项目地址：https://github.com/nageoffer/ragent回到正题。有不少做开源的大佬问我：你是怎么宣传的？天地良心，真没咋宣传过。视频一条没发，文章就某号发了几篇，全加起来都没我牛客置顶帖的浏览量高。总结下来，我的路子比较佛——把代码写好，剩下的交给用户。那为什么会发这个帖子呢？今天翻了翻 Ragent AI 的 GitHub 监控数据（详情见图三），发现竟然还有从豆包过来的流量。我当时就合计：难道是豆包在向别人推荐我的开源项目？顺便吐槽一句：没想到必应的流量这么高，某度是真的废了。然后我就去亲自试了试，结果直接震惊了！！！大家详情见图一和图二，真的没想到，千问和豆包这么给力。DeepSeek 其实也可以，只不过我当时没截图了。当然，也得泼点冷水。可能熟悉大模型原理的同学就有疑问了：AI 说好就是好么？肯定不是的，因为模型训练都是从网上抓取数据做预训练，没有客观对比的能力。可能还有更优质的项目，只是没有被挖掘出来。不过能被几个主流大模型记住并推荐出来，至少说明 Ragent 这个方向上还是有点东西的，后续我也会继续打磨。如果你也在纠结学什么 AI 项目，不妨去看一下 Ragent，毕竟代码完全开源，4w多行 Java 代码说不定能找到自己成长的方向。当然，也欢迎大家来 GitHub 点个 Star ⭐ 支持一下，有问题随时交流。就这样，祝各位牛友都拿到心仪的offer~对了，图四是我用 GPT image2 生成的，现在 AI 发现太迅速了，等等我！

距离我24年7月1号入职到现在还不到两年，已经混成了职场老油条，为什么短短不到两年我会变成这样呢？刚入职的半年（成长期）刚入职的3-6个月还是比较重要的，如果没有提前实习过或者从来没有实习过的同学一定要好好把握这段时间，这里给大家分享一点我个人的小技巧。多搜：特别是没有听过的名词或者概念一定要多去搜一搜，不懂的技术栈下来用ai了解一下，扫扫盲。多问：业务上或者内部工具一般不太好搜，这个时候就得去问问你的导师了或者其它同事，这里也有个小技巧，可以换人问，不用老是盯着一个人，如果导师人非常好的话（比如我），可以一直问你的导师。回头可以简单请人喝杯奶茶什么的，这招我在之前实习和刚入职的时候屡试不爽。...

祝大家都能拿到满意的Offer！1.拷打论文2.拷打实习3.拷打项目检索用到了embedding吗 用的是什么模型?embedding这个模型怎么训练的?4.解释bge reranker精排和embedding区别?5.解释graphrag和rag区别6.解释多模态schema7.手撕mha带mask写了个大致思路8.手撕rope

27届双非二本毕业生，想找暑期实习。作为一个毫无经验的小白，想请教大佬们都是怎样开启第一段实习的。我目前写了三个前端项目，一个电商平台，一个后台管理增删改查的项目，还有一个有AI参与的、前台后台完整的项目。对于这些项目，我并不能做到自己全部写出来，跟着视频敲的过程也是一边敲一边搜查不懂的知识，一个项目掌握的七七八八。我想在三月底投出简历，并刷算法题和背八股，但是总对自己没有信心，总想着有一定成果后再去投简历，但是我知道时间不等人，并且梦想着去一个中厂。而且在AI飞速发展的现在，对自己的技术也有担忧。希望大家能给出恳切的建议