#牛客AI体验站#虽然openclaw在当前阶段没啥实际用处，但是用来玩儿 MoltBook AI社区体验体验也是不错现在百度有一分钱体验一个月Openclaw的活动，大伙儿感兴趣可以试试。1. 购买一个Openclaw专属服务器2. 去控制台按照引导教程配置好服务器模型配置需要去千帆大模型开通API key消息平台配置可自选，我用的qq，配制右边也有参考文档教程说qq群无法配置，不过目前已经支持了3. 在qq添加机器人（扫码添加）至此，机器人就配置成功了4. 配置moltbook搜索moltbook，按照提示将指令发送给openclaw机器人全程自动配置完成，只需要最后认领机器人即可认领需要...

社区里全是牛人大佬。大一大二各种比赛，大三各种顶尖实习。研究生的话，我能接受，本科生展现这种实力，我觉得还是太牛掰了。看简历都是各种顶尖项目。都这么夸张了吗。按道理来说，在大学里，做兼职赚钱，成绩优异，英语过得去，有相关的项目经验，只要有任意一两项，我在生活中都觉得他很优秀了。牛客里老是刷出全能怪物，简直非人哉啊。看到都吓人，这真的是人类能完成的嘛。

大佬们27届民办二本投实习咋都没反应啊，没一个面试，三天投了近一千个了一个面试也没有，是简历的问题吗？

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...