2020-10-09 15:29 已编辑华侨大学游戏前端

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莉莉丝一面，各位都面试多久呀？

莉莉丝的游戏客户端一面20min结束，各位都面试多久呀？感觉我无了🤣。

#面试流程##莉莉丝游戏#

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chenfei0328

复旦大学 C++

30分钟，只问了实习和项目，没问技术

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发布于 2020-10-13 11:13

已注销

是游戏客户端吗，请问面试都问了什么呀

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发布于 2021-03-05 22:40

wanderinggipsy

北京第二外国语学院产品经理

我也20几分钟。但二面主管面才8min，现在没声了。。也没感谢信。。好煎熬

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发布于 2021-01-15 18:12

Matsuko.

上海大学 C++

50分钟。。

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发布于 2020-10-13 09:00

Ffly

河南大学游戏后端

40min左右吧

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发布于 2020-10-12 17:54

cortexA233

叠纸游戏_某游戏项目组_unity客户端开发

我也。。。20分钟蛮匆忙的就打了个电话面一下，今天面的，感觉也没表现特别突出，估计得感谢信了

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发布于 2020-10-12 17:25

芒果爱泡泡

厦门大学游戏后端

20多分钟，没写代码

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发布于 2020-10-11 19:20

Anaxrwyda

河北工业大学产品经理

一面游戏策划面了50多分钟

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发布于 2020-10-11 16:44

YYUANTSOI

上海交通大学游戏策划

楼主啥时候给的你回复呢

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发布于 2020-10-11 16:17

XMXMA

中国科学院大学 C++

楼主准备了哪些东西呀，我22年毕业，准备明年冲莉莉丝😥

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发布于 2020-10-09 23:13

昨天 11:56

已编辑

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一天一个AI项目｜多Agent助手实战

手把手带你拆解一个 GitHub 开源项目，用 LangGraph 从零搭建多 Agent 智能助手。Supervisor 架构 + 5 个专业子 Agent，代码不到 3000 行，适合写进简历的实战项目。    三、架构详解 用户消息 (Telegram / Slack) | v +---------------+ | Manager Agent | GPT-4o + SQLite记忆 +-------+-------+ | | SendMessage 工具（动态注入） | +-----+-----+-----+-----+ v v v v v 消息 日历 待办 协作 搜索 Agent A...

AI项目实战

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03-17 08:17

吉林农业大学算法工程师

商汤科技大模型开发二面

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...

查看11道真题和解析

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03-01 21:45

中北大学 Python

26届双非本科应届求拷打啊啊啊

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

孤蓝长空：请你说一下为什么你用websocket而不是http，请你说一下什么是rpc，为什么用rpc，你的rpc的传输协议是JSON，xml还是什么请你描述一下你的鉴权流程（完整的）我问的是第二个项目，随便问的哈哈哈

开工第一帖

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03-06 18:20

门头沟学院 Java

26双非本春招要凉凉了吗

简历求拷打，有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写，大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟

黑色巴基：实习这么久没转正吗。不过你这个是美的还是美云？

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03-14 09:57

吉林农业大学算法工程师

度小满大模型开发一面

1、知道 GPT 和 BERT 这种模型的基础框架是怎样的吗BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的预训练模型，但结构和任务目标不一样。BERT 一般采用 Transformer Encoder 堆叠起来的双向编码结构，在预训练时主要做 MLM，也就是随机遮盖一部分 token，让模型根据上下文去恢复被遮掉的词，因此它更适合理解类任务，比如分类、匹配、抽取、检索表示学习。GPT 采用 Transformer Decoder 堆叠起来的单向自回归结构，在预训练时做 next token prediction，也就是根据前面的 token 预测下一个 token，因此它更适合生成...

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