科大的池子有多深啊

大家好，今天给大家分享为什么企业更青睐高学历员工。下面汇总不同的观点：网友1：学历至少证明了他学习能力强，上手快。网友2：pua罢了，真这么信985的信用背书，为什么不看985的gpa，除了国企没人会因为你gpa90以上给你发offer。网友3：这么说吧，研究生三年耗尽了所有心气，上班之后稳得住，大专和普本的学生很不稳，性格过于急躁。网友4：学历撑起的是个人的门面。网友5：高学历人群中能力强的比例远远高于低学历人群。反正人才够多，HR当然会选择在一堆金子中剔除沙，而不是在一堆沙中挑出金子。考虑时间成本和筛选效率。网友6：学历高的往往有高于普通人的毅力，就跟我们看简历一样，你有个什么证书就是比没...

早上9点准时到公司，9点10分发现工位没有一个人，原来大家都去总部开会了，但0个人通知我，路过的同事都会和我对视两眼。实习怎么做才能有好的产出，才能不被忽视啊

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...