小米武汉

我曾经也是机器学习纯小白，对算法一窍不通，甚至连Python都只会简单的print语句，一度以为“AI领域的面试实习”是遥不可及的事情。后来我制定了一套精准的三个月计划，不盲目啃书、不囤积资料，只抓核心、重实战，三个月后顺利拿到3家公司的机器学习面试实习邀约，甚至成功拿到offer。这篇文章，我会把自己亲测有效的三个月计划，毫无保留分享给你——不用天赋、不用每天熬8小时，每天1-2小时，跟着走，从ML小白，一步步具备面试能力，真正实现“三个月直接面试”。全程不玩虚的，没有晦涩术语，每一步都有明确目标、具体任务，新手照着执行，就能少走90%弯路。⚠️ 先避坑：小白最容易犯的3个错误在开始计划前，...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

两段实习……春招好冷淡啊，投了一大堆，约面俩，都过了十多天没动静，其它也没动静，boss已读不回哎，怎么办啊，焦虑死了……

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...