小米笔试转到评估中

秋招的时候，我也跟很多人一样，只会让AI帮我改改简历、写写自我介绍，结果改出来的简历千篇一律，投出去全石沉大海，面试也屡屡碰壁。直到春招开始，我才真正摸透了AI的正确用法，把它变成了我的专属求职团队，从前期定位到最终offer选择，全流程帮我兜底。一、求职前期：AI帮我找准定位，告别盲目海投秋招我最大的坑，就是盲目海投，前端、运营、产品、后端什么都投，一份简历投遍所有岗位，结果就是哪个都没回音。春招一开始，我做的第一件事，就是让AI帮我做求职定位。我把自己的学历、实习经历、项目经历、掌握的技能，还有自己的求职意向、薪资预期、城市偏好，全部整理好扔给AI，让它帮我做3件事：结合我的经历和能力，圈...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

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...