1. 自我介绍2. 智能合同审阅平台里为什么要同时使用向量检索和全文检索？单一检索方式为什么不够？答案：在合同审阅场景里，用户的问题或者待审条款通常不是简单关键词匹配，而是存在大量语义相近但表达不同的内容，比如“提前解除合同”“单方终止协议”“无责解约”语义接近，但关键词并不完全一致。如果只用全文检索，比如 Elasticsearch 的 BM25，优点是关键词匹配精确、可解释性强，对合同编号、金额、日期、公司名称、条款标题这类结构化或半结构化字段效果很好。但它对同义表达、语义改写、隐含风险点的召回能力较弱。如果只用向量检索，优点是语义召回能力强，但是容易召回一些语义相似但法律含义不完全一致的...

简历有啥问题吗，约面率好低，暑期实习基本上只有字节腾讯给面

有没有大佬帮忙看看，这个简历能找到工作吗（没有实习经历），进大厂够不，每天都刷程序员被ai替代，焦虑的不行了...

字节： 面试时会把简历里的项目挖的很深，项目的背景、指标为什么这样定。有没有更好的办法，如何复盘等问题，都需要准备阿里：面试问题更偏宏观，喜欢听你对某些行业的看法或者产品的规划腾讯：面试时会考察项目的价值，更在意用户价值而非成本价值，经常会问你对腾讯系产品的体验和优化建议京东：诚信和抗压能力时最强调的点，如果你家境一般且表现出很强的赚钱欲望，那你面试已经过了一半美团：面试会考察业务逻辑，指标及执行细节，需要准备一个你通过数据拆解问题并一步步解决的case拼多多：面试时表示自己身体好接受加班，不怕高强度工作基本就稳了华为：面试时熟背华为价值观（严格学历厂的）快手：最好简历上有份字节经历

请简单介绍一下你自己。你在那边实习了差不多半年是吗？主要做算法还是偏工程化的工作？实际工作内容是以算法为主，还是以你描述的RAG项目内容为主？可以简单介绍一下两个项目吗？这个产品的质量是怎么衡量的？具体结果如何？你在差旅助手里设计了一个4层内存的隔离架构，大概是什么样的方案？如果不同的 agent 需要共享上下文，一般会怎么做？这个共享过程中会存在多线程或进程间的竞争情况吗？如果存在竞争，一般是什么情况下会出现多线程或多进程的竞争？常规的解法或方案有哪些？这种锁一般会采用什么样的锁？我看到你在差旅助手里拆分了四个 agent 的引擎，这种拆分的逻辑是什么？如果新增一个签证办理的场景，是会新增一...

27届，bg双非本211硕，0实习找暑期，简直是地狱难度，要么简历挂，要么笔试挂，总算有约面的最多到二面也杳无音迅，某天晚上一时冲动投了字节（因为传说中的面评机制导致我一直没敢投，本来是打算先找个中小厂填简历，等秋招再面字节）没想到顺的不可思议，第二天hr就打电话约面了tl：3.30一面，第二天约二面4.3二面，隔一天约三面4.9三面，结束后10min约hr面，hr闲聊确认到岗时间，当场口头oc回想起那段日子，真是相当煎熬的一段时光，基本每个小时都忍不住检查邮箱，效率也是真的高，我都没想到简历能被捞这么快（点名某鹅某为，到现在都还在泡池子气笑了）最大的感受就是，实习这事是真的玄学，一个月前还在为实习天天愁的睡不着，做梦也想不到一个月后能坐在宇宙厂工位上。有时候被拒绝也不一定是你能力的问题，横向竞争太激烈了。千万不要灰心，保不准哪天就柳暗花明了

我记得之前牛客有个专门更新毁约的集合贴来着，但今年貌似没更新了，就业环境一年更比一年难，也想给牛友们找工作帮一些忙，今天开始我将继续更新毁约集合贴！本次先更新26届春招，在牛客已经发帖爆料的黑名单公司，以后再有新的，会持续更新！！！1、还没入职，部门裁了20%：链接2、多益游戏毁约：链接3、多益网络毁约：链接4、某大厂内包：链接5、25届前端人下人被裁后续：链接6、5月被毁约了：链接7、26届应届生惨遭毁三方，求内推：链接8、百度内部大调整批量毁offer：链接9、应届生四月被毁约——广东宝莱特：链接10、前端实习一个月多被裁了，难受😭：链接11、25届前端人下人被裁：链接12、因为不主动加...

春招没上岸，只有一个面试，想问问大家双非学院本JAVA的行情怎么样

每次面完试人都麻了，精力耗尽还要强撑着复盘，不复盘吧感觉白面了；复盘吧真的提不起劲。 后来想能不能有个工具帮我自动干这事？于是做了一个 AI 面试复盘助手，现在已经上线可用了。 上传面试录音（MP3/WAV/M4A/FLAC/OGG ），系统自动做语音转文字 + 说话人分离，然后一键输出： ● 训练状态评估：判断你处于哪个阶段——初始训练期、基础稳定期、压力适应期还是面试成熟期 ● 语音指标分析：语速 WPM 折线图、填充词密度（按分钟分布）、长停顿检测（>5s）、沉默比 ● 完整诊断报告：Markdown 格式，可直接下载 不想上传也有示例数据。 ● Top 3 Signals：找出最...

其实准备了挺久的  准备在大三前找个实习 最近去boss上投递简历 全是已读不回 是我简历的问题还是准备的不够 在成都找个c++后端实习太困难了 我该怎么办 求大佬们解答

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

投的Java岗位，全是已读不回，孩子没招了😭

很多人一听到这个问题，就开始罗列一堆技术名词：ReAct、Plan-and-Executor、Reflection、Multi-Agent…如果面试官继续追问：为什么会出现这些范式？各自解决什么？本质区别在哪？项目里怎么选？很多人可能就会卡壳了。这些范式实际上都在解决一个问题：当任务越来越复杂时，如何让 Agent 变得更可靠？随着任务从简单的单工具调用，发展到多步骤长任务、跨领域复杂任务，再到企业级生产任务，Agent 暴露出一系列问题：长任务容易失控偏离目标、输出质量不稳定、单 Agent 上下文窗口有限、生产环境缺乏可控性与合规性等等。不同范式针对不同阶段的核心痛点提出了解决方案，但同时...

😭😭被拷打麻了，手撕还不是hot100

招聘岗位：微信搜索-视频搜索排序算法工程师(实习)(北京)所属部门：WXG（微信事业群）招聘对象：校招实习生(2027年毕业) or 日常实习生。表现优秀者有转正机会 工作职责 1. 参与搜索场景精排模型的研发工作，负责精排模型优化与迭代，提升CTR/CVR/完播等核心指标 2. 探索业界前沿大语言模型（LLM）及Agent技术在搜索场景中的应用，推动AI能力与业务场景深度融合 3. 参与特征工程、样本构建、模型训练与线上Serving的全链路优化 4. 跟踪业界最新研究成果，结合业务场景进行创新性探索 任职要求 1.计算机科学、人工智能、数学等相关专业在读学生（本科/硕士/博士） 2.熟悉P...

大三，双非一本JAVA，找到个上海日常实习，一天两张，害，感觉好少，还要我转go，还好有cursor，几下就搞定，现在也是接触到了ai agent的工作内容了