为什么传统 NLP 评估指标（BLEU、ROUGE）对现代 LLM 局限性很大？  传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度，存在以下问题：  语义缺失：只关心词汇匹配，不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近，但得分很低。 无法评估事实准确性：无法检测幻觉，流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性：开放式任务没有唯一标准答案，基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差：无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程：只能比较最终答案字符串，无法评估思维链步骤是否正...

4月14号开始投 只有中小厂给面 大厂全简历挂/泡池子（字节没投）5.20号重投一遍大厂 懂车帝约面 半个点就结束了 简历上的项目点都没问 让我自己讲完就结束了 一道手撕 感觉被kpi了（话说日常也有kpi吗）是不是简历有问题，想再学个agent换掉秒杀还是换掉RAG 求指点

华为OD机考，好多人不是不会做，而是栽在细节坑和解题思路选错了上！根据5月27日结束的机考给大家整理了一份避坑指南！备考OD机考一定要认真看，避免白白丢分一、一星题高频失分坑无视边缘用例 空字符串、非法字符、空输入不做处理，直接判无效扣分。规则想当然 班长选举重名编号规则理解错误，顺序一错直接拿不到满分。投票逻辑有漏洞 只统计废票，忽略「总票数超过班级人数直接失败」隐藏条件。模拟题不梳理流程 Skill 执行链不先梳理前置规则，代码堆在一起，边界用例全挂。二、二星题致命大坑充电桩布局 200 分大题，最大误区：上来就写 DFSn 到 2000、m 到 200 的规模，暴力 DFS 必超时、还超...