春招是不是已经结束了

测评「卷不卷」灵魂拷问 "弹性打卡+5点半跑路自由"是真的！ 但！前提是高效搞定KPI（划重点） 对比广州某些大厂「表演式加班」，凡岛更适合目标感强、想快速成长的狠人 （上周刚见证同组管培生半年升主管，述职PPT那句“广州不相信眼泪，但努力的人永远幸运”直接封神） ▪️ 「萌新生存法则」 1️⃣ 团队95后占70%，开会直接甩脑图互怼，但吵完立马奶茶和好 2️⃣ 公司四餐全包（粤菜湘菜川菜轮流投喂），本湖南人狂喜 3️⃣ 神舟路地铁口10分钟通勤，周边租房2k能拿下带健身房的新公寓 （广州打工人忠告：选离地铁＜15分钟的房子！暴雨天就知道多救命） 【日化新锐·广州凡岛】26...

标题党致歉。。为什么我找不到实习啊啊啊啊啊啊啊啊啊我知道我的简历很烂应该怎么改啊

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...