【高工资和高福利】 🔸实习薪资本250/d，研300/d统一；校招社招薪资也很有竞争力 🔸Manner员工内购减10，自带杯再减5，能白嫖大多数饮品；新人入职day全天manner畅饮不限杯数（实习生入职也算，所以有新员工入职全部门可蹭 🔸有一整栋楼用来休闲娱乐，酒吧、猫屋、健身房、影音室、游泳馆、电竞房应有尽有，条件比市面大部分场所还好（所以员工是真的周末会来公司玩） 🔸每层配备卫生巾、常见药品，行政部门更换及时；超绝办公环境，升降桌、MacBookpro、人体工学椅是标配 🔸有班车从地铁到公司楼下（其实走过去也不远 【友好的企业文化】 🔸#莉莉丝游戏 企业文化是“简单真诚”，工...

rt，27届末流985本硕，想做大模型开发相关工作。目前该简历战绩：联想oc，人工智能实习生科大讯飞oc，助理研究算法工程师美团一面无消息（大概率挂），大模型智能体后端工程师百度一面挂，NLP大模型算法实习生OPPO二面无消息（估计挂在HR面）得物一面秒挂（KPI面），AI工程算法实习生中电信TeleAI一面挂，大语言模型算法实习生厦门快商通一面挂广州施耐德电气泡池子广电运通一面挂------手动分割线------求各位佬狠狠拷打

首先必须提Trae，这哥们儿编程效率真是拉满了。比如昨天我写Spring Boot项目，要搞个数据库连接池配置，正头疼呢，打开Trae的编辑器，它直接给我推荐了优化代码片段，还自动补全了依赖——省了我至少半小时折腾，简直像开了挂。界面设置也挺清爽

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...