大家好，今天给大家分享为什么企业更青睐高学历员工。下面汇总不同的观点：网友1：学历至少证明了他学习能力强，上手快。网友2：pua罢了，真这么信985的信用背书，为什么不看985的gpa，除了国企没人会因为你gpa90以上给你发offer。网友3：这么说吧，研究生三年耗尽了所有心气，上班之后稳得住，大专和普本的学生很不稳，性格过于急躁。网友4：学历撑起的是个人的门面。网友5：高学历人群中能力强的比例远远高于低学历人群。反正人才够多，HR当然会选择在一堆金子中剔除沙，而不是在一堆沙中挑出金子。考虑时间成本和筛选效率。网友6：学历高的往往有高于普通人的毅力，就跟我们看简历一样，你有个什么证书就是比没...

我写简历之间没看过🐂客，想着自己想投啥就投啥吧。结果今天一看你们的简历，觉得我的简历太奇怪了。老早之前在一次校内的招聘会上投了自己的纸质版简历，当时编辑的时候寻思简历应该简洁大方一些。然后字体啥的也稍微比较大，而且最好一页。结果现在看来，我精简了很多天的简历，好像有点太简单了，看起来啥也不会一样😭

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

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...