上周我小组有个候选人机考刚出分我就让他复盘了一下背景：总分365.834/400，排名前22%。第一题全过，后两题部分通过。我整理了三题的考点与思路，供参考。一星题1：循环内存存取计算（82.5分）考点：环形缓冲区、内存对齐、区间重叠判断思路：将写指针对齐到align的整数倍（注意可能绕回0）计算写入后的结束位置判断是否会覆盖未读数据区间（read_index ~ write_index）若能放下则返回新写指针，否则返回-1注意点：对齐后若等于capacity，需绕回0write_index == read_index 时缓冲区为空，可写入绕回写入时，需检查两段是否与未读区间重叠一星题2：美观...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

27届大三211现在还0实习 求大佬们指点一下简历以及之后的路该怎么走

大家好，我是专注Agent方向的老面试官，也是带过团队的技术人。最近面了不少同学，发现一个普遍问题：一提Embedding就背概念，一问原理就卡壳。尤其是Agent方向，Embedding是连接大模型和外部知识的关键环节，面试官稍微挖深一点，很多人就露怯了。今天我就用最白话的方式，把Agent面试里Embedding相关的常考点拆开揉碎，不讲虚的，直接上干货。Q1：Embedding到底是什么？用大白话解释给产品经理听面试官最爱开头来这么一句。很多同学脱口而出“高维向量映射到低维空间”——面试官脸一黑，因为你在背定义。我建议的回答思路：你把Embedding想象成“给万物编代号”。每个词、每句...