简短更一波，春招真的太考验心态了拼多多：笔试通过，一面通知已收到，下周面试携程：二面结束，谈了实习经历和职业规划去哪儿网：简历挂，估计是缺乏相关项目经验马蜂窝：刚投递，希望能有机会同程旅行：等待笔试通知

近年来，“Vibe Coding”这一概念在开发者社区中开始流行。它主张以轻松、即兴、灵感驱动的方式进行编程，而不是严格遵循传统规范和流程。它强调快速原型、即时反馈和创造力输出，尤其在前端和产品原型领域受到年轻开发者的追捧。与此同时，随着 AI 编程助手、低代码/无代码工具 的迅速发展，一些人开始担忧：初级程序员的岗位会不会被这种新模式干掉？一、Vibe Coding 的特点快速原型 强调“能跑起来就行”，优先验证想法，而非写出完美代码。协作驱动 通过 Pair Programming、团队即兴讨论完成代码输出。工具依赖 依赖自动化与生成工具（如 AI 助手、模板、代码片段库）。学习曲线低 初...

1.自我介绍2.项目拷打3.为什么这种架构可以提升 MFU ?4.超长序列建模具体怎么做的？这种方案的区别和优势在哪里？信息被压缩的程度有什么不同？5.假如你要引入向量索引系统，在线 serving 服务要做什么改造？6.样本和线上实时特征如何保持一致？7.OneTrans 把序列和非序列特征放在一起组织，不同行为特征是怎么组织的？8.OneTrans 的金字塔结构具体怎么做？为什么要这么设计？9.attention 机制为什么随着序列变长耗时增加很快？时间复杂度是什么关系？10.如果要优化性能，做什么样的优化？11.多任务学习中的负迁移／跷跷板问题怎么解决？12.特征重要性是怎么评估的？13.除了 mask 特征的方式，还有什么方案可以建模特征重要性？14.如果通过特征加 gate 的方式学习特征重要性，你会怎么设计？15.手撕代码：两两反转链表16.反问环节📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

双非材料本、985集成电路硕，导师让做AI加速材料计算，但组里没底蕴，想转数字IC验证或直接转码，想问问各位大佬该怎么选？我现在导师的课题组方向非常杂，模拟、数字、算法、器件都有人做，导师本人对学术细节基本不管。给我安排的方向是“利用神经网络应用在材料计算的加速上”，平时主要在弄Python、VASP和神经网络。虽然听起来是AI for Science的前沿方向，但我感觉组里完全没有这个底蕴，导师也给不出实质性指导，感觉找不到对口的工业界岗位。我目前掌握Matlab、Python和基本的C语言，有一些编程基础。现在的纠结在于：是趁着研一刚开始，赶紧自学SystemVerilog和UVM往数字I...