一加 笔试...

也是到了白色相簿的季节回忆往昔！每次寒假都少不了的一件大事：躺床上玩旮旯给木。还记得上一个寒假，玩通关白色相簿1，圣诞粉雪让我尤为感动啊。这一次寒假玩白二。（凭什么白一不是R18）月亮升起而又落下，渐渐的，事情变多了不少，也多了许多的乐趣，尤其是在期末考试前犯下大忌，点开潜行奈亚子动漫一直看，最后好在我技高一筹，没有挂科（感谢老师）。寒假任务还是比较繁忙躺床上吃吃喝喝小瞧数据库课设，真的上手之后感觉一点不会除夕办一场算法红包赛实验室开发部的组建（还没开始），能和我组一辈子游戏开发部吗个人网站搭建，火爆期待目前做到第1条，吃吃喝喝。春节还是待在家里好啊，学校永远都是学校。

本人26届硕，苦苦等到了华子的开奖，并且已经给了14顶的薪资，结果被导以手里课题没做完，论文没投出去不让写毕业论文，延毕半年。华子那边已经撤offer了。不知道下年还有没有机会进华子。也不知道其他厂接不接受延毕的

27届小登，各位佬看看这个简历还有什么可以修改的地方或者点评一下。谢谢各位

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...