1. 自我介绍2. 为什么推荐系统里要做多目标优化，而不是只优化点击率只优化点击率会把系统推向强刺激、短反馈的内容，短期看 CTR 好看，长期可能损伤时长、留存、消费深度和用户满意度。推荐系统真正面对的是一个多目标约束问题，点击、时长、转化、留存、内容生态健康、创作者收益往往都重要，而且这些目标之间存在天然冲突。多目标优化的核心不是把几个 loss 简单加权，而是处理目标尺度不一致、梯度冲突和业务优先级变化。很多系统前期用静态加权，后期会演进到门控式任务塔、动态权重、MMoE、PLE，甚至通过因果或强化学习方式做长期目标建模。优化的是用户长期价值，而不是某一个表层指标。3. 当业务里同时有视频...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

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1.c#与unity内存管理机制2.ugui优化的方法3.资源加载的方法4.泛型委托使用的方法5.观察者模式什么时候使用，怎么使用，方法封装使用哪些api6.A*7.项目相关8.想来学习做哪些内容9.反问12分钟结束，第一次太紧张了，估计凉凉