1. 核心基础能力* 自然语言理解（NLU）与生成（NLG） 功能支撑：准确解析用户输入语义，生成流畅自然的回复。 技术示例：GPT-4、PaLM等通用生成模型，处理开放域对话。* 上下文理解与长期记忆 功能支撑：跨轮次跟踪对话历史，维持连贯性。 技术方案：扩展上下文窗口（如GPT-4 Turbo支持128k tokens），或通过向量数据库缓存历史对话。2. 交互进阶能力* 多轮对话管理（DST与策略控制） 功能支撑：管理对话状态（如预订流程中的时间/地点），动态调整回复策略。 实现方式：模块化架构（如Rasa框架）或端到端学习（如SGD数据集训练）。* 意图识别与槽位填充 场景应用：任务型对话（如查天气、订餐），精准提取用户需求参数。 技术工具：联合训练BERT+CRF模型，或使用Few-shot Prompting引导大模型。* 主动澄清与歧义处理 用户体验：对模糊查询（如“帮我订桌”）主动询问时间、人数等细节。 实现逻辑：基于不确定度阈值触发澄清机制，或模型生成追问式回复。3. 个性化与情感维度* 用户画像与个性化生成 数据驱动：基于历史交互学习用户偏好（如简洁回复或详细解释）。 技术整合：用户Embedding向量+大模型提示词定制（如“假设用户喜欢科技新闻，请生成回复”）。* 情感分析与共情回应 场景价值：在客服场景中检测用户情绪（如愤怒），调整回复语气。 技术方案：情感分类模型（如RoBERTa）+ 回复风格控制（如Constitutional AI约束）。4. 知识与应用扩展* 检索增强生成（RAG） 功能需求：回答实时信息（如新闻）或专业领域知识（如医疗建议）。 架构设计：Elasticsearch检索 + GPT-4生成，结合引用标注提升可信度。* 多模态交互 场景拓展：支持图像问答（如识别商品图片）、语音输入输出。 #AI#  #牛客激励计划#  #产品经理#   #聊聊我眼中的AI#  #如何判断面试是否凉了#  #24届软开秋招面试经验大赏# #牛客AI配图神器#

分享面经（wxg 某团队----客户端开发）一面 （1个小时05分钟）30分钟的实习cpp的一些问题，比如如何利用windowsapi设计窗口，z型扫描，如何定位等问题（30分钟）1个小时后约复试二面（1个小时）20分钟实习之后看了看我的github，给面试官跑了一下之前自己开源的代码和博客。30分钟。10分钟 反转链表（好多次都写反转链表了哈哈）1个小时后约第二次复试三面30分钟实习（1小时50分钟）场景题 弹窗的设计以及大数据的处理。（跟之前的很像，我发现这些企业都爱考整体的架构设计，）要包括数据库和中间件的设计以及处理。（因为我实习和开源的东西用到过）1个小时20分钟智力题我是真没准备，...

(先说结果，面完秒挂，面试官有病听不懂人话，把我的回答从对的改成错的，同样的项目和话术其他面试官都听得懂，她听不懂，随便吧，遇见她算我倒霉)1.自我介绍2.问上段实习中的学习方法3.（面试官要开始发力了）看我项目说用有限状态机解决了接口幂等性的问题，我是怎么做的。我回答说：经过业务考虑和技术选型，我的接口是改变数据状态的接口，只能从a状态变到b状态是正确的，而不是像新增一条数据的操作，所以我选了有限状态机来解决我接口的幂等性问题。我也考虑过市面上其他的一些幂等性场景和解决方法，例如重复下单的场景，为了防止一个用户多次点击下单按钮或重复传入表单，这种因为是数据库记录新增操作，所以需要使用redis里面存放有过期时间的唯一token或者使用数据库唯一行来约束，但我没有这个场景所以用不到面试官：你项目是使用redis和有限状态机来幂等的啊，你能说具体点吗我：我没用redis啊，我只用了有限状态机，redis那个方案是我在网上看其他的幂等性问题是这么解决的来参考的方案，而且在我发现和我的业务不匹配后也否决了。面试官：你有限状态机在分布式环境下怎么做的啊我：？我的服务是分布式的但我的数据库是单机的啊，而且就算是数据库也做了水平分库分表也不用考虑什么分布式场景啊，这跟我有限状态机改变一个状态有影响吗。面试官：我还是不太明白你在这个分布式环境下怎么用的redis和有限状态机做的幂等性我：？我没用redis啊面试官：那我们下一个问题吧4.什么是接口幂等性，有哪些接口操作是天生幂等的我：接口幂等性就是同样的请求申请同样的接口，不会造成系统的不一致，例如重复下单中相同的下单请求数据库只会新增一条。至于天生幂等的操作的话，修改指定id的数据为指定数据或删除唯一id的数据或查询请求都是天生幂等的面试官：你说的不对，重复删除会报错，所以不幂等。（我：我？？唯一id重复删除你还能删成啥样，你删了就没了哪影响幂等性了。你报错影响的接口幂等性吗？）。而且你说的幂等性定义也不对，幂等性是相同的参数申请同样的接口我：我说的同样的请求，同样的请求参数不一样吗面试官：我不知道你有没有回放听，但你说的肯定不是相同的请求。（哈哈）5.如果系统发生oom，怎么排查（这个很正常就过了）6.给你出个场景题目，假如有100G的数据a，100G的数据b，然后需要用a join b得到c，同时一个mysql数据库只能操作10G的数据，那你怎么做。（在我说了分库分表，引入中间件，一致性哈希算法，在a join b的时候使用多线程异步技术并行执行，之后，又追问很多相关细节，然后又问我里面可以用java做哪些操作，最后她得出结论我太理想化了，考虑不全）7.反问：我要提升的面试官：我还是没听懂你的接口幂等性怎么用的redis解决的，在分布式环境下你的有限状态机没问题吗。（哈哈）我反应过来了，这面试官应该是个大数据开发或数仓开发那种，一直问我hadoop，spark，sql语句这种，遇见她我是真倒霉啊😅

谈薪是一门技巧活，稍有不慎就可能掉入“低薪陷阱”！今天，我们就来聊聊薪资谈判的关键问题、避坑指南，以及如何用万能报价公式来争取理想的薪资待遇。一、薪资谈判前需要搞清楚的关键问题在正式谈薪之前，一定要确认清楚以下几个核心问题，避免HR模糊带过，让自己入职后才发现“被坑”了。1.固定薪资发放规则固薪是按12薪、13薪，还是14薪？每月发放多少个月的工资？（有些公司是12薪+年终奖，有些则是13薪或14薪）工资发放日是每月几号？（有些公司会延迟发薪）2.年终奖的范围和发放时间年终奖是否固定，还是跟公司业绩挂钩？通常发放多少？过去几年大概的年终奖情况如何？几月份发？如果离职是否还能拿到部分年终奖？3....