关于华为的一点建议

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...

原来9也不过是如此，还有非全本科吗，第一次知道二编多来点9骂我，双非的就算了，你骂我我也不听三编图二我更是不知道该怎么回了，我已经发过简历缩略图+在线简历也写清楚了，你还这么问我

谁给我科普下今年开发行情到底差成啥样了

最近在准备和整理 AI Agent 方向的面试内容，顺手看了不少开源教程。其中 Datawhale 的 Hello-Agents 很适合做系统入门。它的定位是《从零开始构建智能体》，内容覆盖智能体基础、ReAct、Plan-and-Solve、低代码平台、Agent 框架、Memory、RAG、上下文工程、MCP/A2A、Agentic RL、评估和综合案例。如果你是第一次系统学 Agent，Hello-Agents 这种路线很完整，适合从概念到代码慢慢补。但我在准备面试时发现，另一个问题更迫切：系统学过 Agent，不等于能在面试里讲清楚 Agent 工程。面试官不会只问你「ReAct 是什...