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牛客824004940号
2022-06-07 18:02
哈尔滨理工大学 Java
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2022-06-07
在牛客打卡1天,今天学习:刷题 40 道
每日监督打卡
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01-11 09:53
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😭😭主包在一个小小小厂实习,这个是个初创公司,人数十人左右。开发一款交友app,基本使用cc编码调bug。这个实习写到简历上会不会脏简历呀,还想着年后投大厂呢
程序员花海_:
你学历够 完全可以冲中大厂的 去小厂实习不是浪费时间吗
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01-16 09:30
北京理工大学 硬件开发
不懂就问,这是同一个人吗
Cl_Wg:
看牛客匿名贴容易抑郁
,白菜就是我的天花板
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02-10 10:49
滴滴_测试开发工程师
你的 RAG 系统可能正在“杀死”大模型的灵性
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...
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