滴滴内推 滴滴内推 优质部门 hc较多

入职vivo东莞长安总部一个月，每天都被细节里的温暖打动。 办公环境超赞，开放式工位采光充足，绿植错落有致，会议室配备高清屏，跨部门沟通很顺畅。茶水间24小时供应咖啡和茶饮，累了站在落地窗前眺望，能看到园区里的球场和各种绿植，瞬间回血。 饮食完全不用愁，总部食堂每天换着花样来，粤式烧腊、川湘小炒、轻食沙拉应有尽有，价格还很亲民，十几块就能吃顿丰盛的午餐，每天的食谱还可以在内部平台查询。偶尔想换口味，周边商圈也有不少选择，打车十分钟就能到。 住宿方面，公司安排的公寓宿舍离办公楼步行十分钟，单人间带独立卫浴，生活用品、空调、洗衣机配齐，楼下就是便利店和快递驿站，生活超方便。 最惊喜的是公司健身房，...

社区里全是牛人大佬。大一大二各种比赛，大三各种顶尖实习。研究生的话，我能接受，本科生展现这种实力，我觉得还是太牛掰了。看简历都是各种顶尖项目。都这么夸张了吗。按道理来说，在大学里，做兼职赚钱，成绩优异，英语过得去，有相关的项目经验，只要有任意一两项，我在生活中都觉得他很优秀了。牛客里老是刷出全能怪物，简直非人哉啊。看到都吓人，这真的是人类能完成的嘛。

为什么第一段实习都找不到😂，211本，项目一个点评一个微服务商城，

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...