百度大连面试

面试题简述现在模型都在追求上下文，你知道业界一般怎么做的吗？比如Qwen是怎么实现超长上下文能力的？面试官想听的1、解释超长上下文的常见技术路线。2、能具体说出 Qwen 的 Attention Sinks。3、能提到 RoPE 插值、多尺度位置编码。面试示例回答业界主流的上下文方案包括：1、位置编码扩展，比如 RoPE 插值。2、注意力稀疏化，比如 Longformer。3、扩展 KV Cache，如 MQA/GQA。4、Attention Sinks 解决模型以往问题。详细内容可跳转该链接查看详情：http://xhslink.com/o/9If4fL2eS0F由浅入深分析1、RoPE插值...

这种的会有人参加吗，如果有人参加那我试试

听说华为云又被叫缅北云，一去一个不吱声，8,9月份刚刚大量人员输出，后面业务造假，听着都吓人，还好没去，去了也是卖命，直接拒绝发送简历，拒绝加微信，面试官直接给我回了个“？”我：已读，不回，高冷。

项目背景 为什么要做这个？ 相信最近在看机会、跑春招的兄弟们都有同一个痛点：网申太折磨人了。 现在的招聘系统（北森、Moka、各大银行官网、国企系统）可以说是一个“万国博览会”，每家公司的 DOM 结构、字段定义都不一样。 虽然市面上已有一些自动填充插件，但痛点依然明显： 传统插件（Regex/规则流）： 稍微改个 ID 或者 Class 名就失效，维护成本极高，且无法应对复杂语义（比如区分“手机号”和“紧急联系人电话”）。 RPA 工具： 配置太重，对普通用户不友好，那是给企业用的，不是给我们求职者用的。 核心思考： 现在 Gemini 3.0、GPT-4o 这种大模型已经具备了极强的语义理...