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家有一只打工喵五一
2023-04-01 19:38
中国石化_HR
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#一人一句愚人节文案#
喵桑恋爱了,有对象了,
这不是愚人节的愚人谎话,是真话。
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汐汐今年17岁
门头沟学院 药品研发
哈哈哈哈哈哈哈
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发布于 2023-04-02 12:22
江苏
蒋师傅的小徒弟
智航信息_服务运维_运维工程师
哇,恭喜恭喜
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发布于 2023-04-01 21:59
广东
暂无评论,快来抢首评~
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01-29 11:31
已编辑
门头沟学院 产品经理
不知道,反正我工位很曼妙
敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度?L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感,谁能不心动啊🥹不服来战💪
士心凡_:
百度的实习生工资也很曼妙了
没关系,至少我的__很曼...
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2025-12-30 16:42
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rt,人生第一次实习,感觉自己是个大水货,配环境就花了一天,这个大项目,更是不知道该怎么捋,该怎么办该怎么办,怕被开了
仁狂躁使者:
哎呀,不用担心,我当时配环境配了两天,项目捋不清就问问导师能不能用ai,慢慢就清了,会好起来的
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02-10 10:49
滴滴_测试开发工程师
你的 RAG 系统可能正在“杀死”大模型的灵性
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...
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