如果把校招比作一场马拉松，非985/211背景的学生大概是从靠后的起跑区域出发的。前方的拥挤和筛选标签的客观存在，都会让这段路程多出一些额外的阻力。但赵迟用五个月的完整求职周期证明了一件事：起跑位置不决定终点，真正拉开差距的，往往是跑起来之后的配速和路线选择。这五个月里，他投递了上百份简历，经历了从群面被碾压到终面主动掌控节奏的转变，最终收获了两份满意的offer。以下整理的经验，不是逆袭的励志故事，而是一套他从实战中拆解出来的可复用打法。一、重新理解简历：不是写你做过什么，而是写你能解决什么赵迟的第一版简历做了足足两周。他把自己大二当班干部的经历、大三参加校园创业大赛的奖项、甚至暑假做家教的...

Seed部门实习生！日薪！日薪！是5000.。。我的老天爷我没看错吧。。。人比人真是吓si人😱还是得搞人工智能还是得搞模型开发

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...