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...

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一、开场与自我介绍环节 1. 请做一下自我介绍。   二、网络与协议相关 2. TCP的三次握手和四次挥手是什么？3. 三次握手两次行不行？四次挥手三次行不行？4. WebSocket和HTTP有什么区别？   三、Go语言相关 5. Go语言里的map是并发安全的吗？6. sync.Map的实现原理？它解决了什么问题？7. Go语言里的协程泄露是什么？什么情况下会发生？8. 怎么判断Go程序有没有协程泄露？9. 数组和切片有什么区别？   四、Redis相关 10. Redis的常见数据类型有哪些？11. Redis的持久化方式有哪些？RDB和AOF有什么区别？12. Redis雪崩是什么？...