菜狗转码 bg211本+中科院硕+狗屎专业转码买房能出20左右（北京微乎其微，南京或许有点用）1 百度meg，客户端开发，还没开奖（参考面试通过速度应该有小sp？只是估计）2南京28所，待遇30左右（包括单位的公积金）说明1246要加班，知乎等xhs，28出差200天+？3春招接着找引流百度字节快手腾讯阿里蚂蚁小红书虾皮美团高德

题目1：组合和

最近到了秋招的末尾了，博主手上有两个offer，想提前了解一下大家对于这些offer的看法与建议。两个offer的总包接近持平1. 字节 抖音算法 （业务为风控场景下的大模型应用）。忧虑：技术点过于垂直，无法锻炼自己，后续晋升/跳槽困难。2. 美团 金服算法（业务为chatbot模型post training）。忧虑：美团去年营收较差，不知是否会影响后续工作的稳定性，base地生活成本较高（无免费饭/房补），能存下来的钱可能不如字节。希望各位前辈在投票的同时能分享一下各自的看法

通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，...