今年的目标是实习进大厂

每年毕业季，当名校光环与顶尖学历在招聘市场上占据聚光灯时，数以百万计的双非院校毕业生正面临一道隐形的壁垒。他们不是不努力，而是在简历初筛阶段就屡屡被系统关键词过滤，在面试环节因“学校没听过”而被面试官轻描淡写地跳过。但学历的起点从来不是终点——2026年的今天，农历四月十一，距离新一届秋招还有三个月，正是复盘与行动的黄金窗口。本文整理了一位在三年间投递近500份简历、经历200余场面试的双非毕业生的实战经验与教训，剔除鸡汤与玄学，只讲可复用的策略与底层逻辑，希望能帮助同样处境的你，把“劣势”转化成独特的“差异化优势”。一、求职前的三大认知重构撕掉“双非”标签，但别逃避“筛选规则” 很多双非毕业...

求助，大佬们帮忙看看简历，boss上沟通900了，一个约面的都没有，是不是简历有问题啊

AI作弊真的挺明显的😅 昨晚面试了一个实习生，带着眼镜都反光，我都看到滚动的字幕了😅 要作弊先把自己的眼镜摘下来行吗.... 问项目也得看AI怎么回答的，项目真的是自己的吗？

一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 如何评估 RAG 效果？指标是什么？ 分层评估：  检索质量评估：看如HitRate（命中率），Recall（召回率）等指标 生成质量评估：看如相关性（是否切题）、忠诚度（生成是否基于检索内容生成）、完整性（生成答案是否完整） 用户满意度测评：答案是否满意，检索速度够不够块。  RAG 和微调怎么取舍？ RAG适合更新频率高，存在隐私数据以及需要可解性性要求高需要稳定输出的场景。 微调适合需要特定规则以及语气的使用场景。 这两个技术在大部分场景下都不...