1️⃣简单介绍一下自己2️⃣有考研考公的打算吗3️⃣为什么选择和专业不同的一个行业4️⃣在大学生活中发生过什么让你压力很大的事吗5️⃣你在🎵和🍠上对学而思有了解吗6️⃣怎样看待续报7️⃣如果线上带班给你几百人，你能接受吗8️⃣父母支持你的工作吗9️⃣你对薪酬待遇有什么了解和意见吗学而思教育（好未来）2026届提前批校园招聘进行中【企业介绍】国内教培行业龙头，上市企业；学而思成立于2003年，是好未来旗下综合性教育品牌，目前已有39所分校、350+教学点。【面向对象】22-25届毕业生均可投递，专业不限，应聘阶段无教资要求【招聘岗位】全职授课主讲教师-高中：数、理、化、英-彼芯：理科、文科-...

再找不到实习就找不到工作了

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...