联想状态查到了,寄!

接上一条动态,估计联想收到的简历太多了,连状态标都没时间搞,状态一直停留在简历评估中……
根据各位大神提供的思路,目前有两种方法可查阅:
1.网页端查代码(可以直接在牛客搜联想状态查询)我看的是“飞机场的十点半”这个大佬的教程。
0未查看 1已通过 2未通过 
2.联想招聘公众号,进入投递页面,我的申请——教育经历,最下面会有已被HR查看的提示。

果然寄了😅
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#联想求职进展汇总#
全部评论
用你的方法看了之后我也是简历已被HR查看,估计也g了
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发布于 2023-09-03 23:31 上海
计算机类的吗?连硕士都不要啊,我也不抱希望了,亏我还一直用他家电脑
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发布于 2023-09-05 21:09 陕西
那没被查看呢,是不是机筛都没过😂
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发布于 2023-10-20 20:14 辽宁
nnd 我也寄了
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发布于 2023-09-20 15:00 江苏
简历内容简洁,但存在问题。求职意向为空,无法了解职业目标和意愿。简历与目标岗位匹配度有待提升,过往经历等模块需优化。 点击获取免费简历点评哦! https://www.nowcoder.com/link/re-comment?serialNo=dbe35ad9639c4ddd981647ea01b2269c
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发布于 2023-09-03 09:20 北京

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04-16 08:58
已编辑
重庆邮电大学 前端工程师
超级社牛老登捞了我一把,所以感觉才会面的比较的顺利,这里也是给老登跪了。而且hr还问了我之前的ld我的表现,我之前的ld也是给了很好的评价,这里也是泪目了,字节飞书管理后台/安全部门 里的人都是超级和善的好人,望周知。还有一点感觉就是现在都不问我的破QQ项目了,我这破QQ项目是我和一个啥鸾工作室同学写的,nm去年都在用,现在再用就有点垃圾了。打算写一个一站式生成Galgame的Agent项目,因为看到最近国G出这么多事,md我想搓个好的国G拯救国G,一面(mt)1. 小红书简历提问,Stylus类名原子化转换器2. Openclaw记忆相关的问题(memory,soul,boostrap之类的,简单说说就完了)3. 如果让你进行一个大型仓库的重构,怎么结合AI进行重构4. 知道harness engineering吗(刷到过,没点进去看)5. 用过哪些模型,用的啥Coding Plan6. 上一段也是字节,为什么离职7. 如下是一段AI写的代码,请你找出它有问题的地方,以及需要改进的地方(闭包,性能问题,强调了下fiber,然后面试官说现在不问八股了)8. 同7,又是一段代码,给出改进意见(utils类型要封装useHooks,代码逻辑耦合,useContext太重导致频繁渲染)9. when,where二面1. 同上,不过深入询问了2. 上一段也是字节,为什么离职3. 说下你用openclaw进行飞书管理后台61个模块改造提效的过程体会4. 算法:get(obj,'a[0].b.c'),获取obj中对应的字段的值5. 算法:ShuffleArr,输入[1,2,3],随机打乱进行输出,每一个数字出现在各个位上的概率是相同的6. harness engineering7. when,where三面(ld)1. 现在让你对一个大型仓库进行业务开发,如何利用AI提效(按照模块or业务进行多Agent各自读取,产生一个各自模块的总结,结合AGENTS.md啥的看能不能补充足够的上下文,然后再开发。其实我是想到什么说什么的)2. 那对于小仓库呢,也要多agent吗?如果宕机了怎么办?怎么控制并发数目?那你可不可以把上面的做成一个插件,你会怎么设计(我说仓库的大小我也不知道怎么界定,那么就让用户选择是否需要多agent分析吧,反正要分析得到一个上下文md,然后是业务开发的agent进行开发,为了避免开发中途宕机or什么问题,所以可以借鉴OpenSpec的tasks.md文件,将开发任务拆成一个个小task,然后完成一个标记一个。至于并发数目我也不明白,暂时就根据用户电脑内存来划分吧,然后测试阶段加一个QA Agent,配上一些可观测数据啥的测试就行。然后说了下上下文焦虑的问题,)3. when,where反问:harness engineering贵部门怎么搭建的?流水线还是多agent协作?hr面1. 面试感受2. 为什么上一段离职3. 你是慢热型的吗4. 介绍工作强度(10-10),团队氛围5. 有很低概率审批挂,or加面反问:为什么面试官感觉都这么懂AI?比我之前面试的AIDP面试官还要厉害的感觉?答:剪映是字节AI试点的业务部门,在大力推AI暂时没有消息,4.15房租到期,俺就要会重庆了,不管怎么样吧,终于还是离开了待了9个月左右的上海,物价没有想的那么贵,虽然房租确实贵,但是吃的还能接受,外卖价格也差不多,但还是怀恋重庆的美食,哪怕回到重庆随便找一家公式化重庆小面品尝一下,都是一件多么棒的美事儿啊
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04-24 17:20
门头沟学院 Java
发一下问题给大家参考,攒攒人品!1.实习拷打2.拷打第一个项目:如果长表格被切分到了两个不同的Chunk,如何保证大模型在回答时不丢失表头信息?为什么不直接把图片转成描述再做文本检索,而是做视觉Embedding?有什么好处?3.拷打第二个项目:你是如何设定记忆总结的触发条件的?是根据对话轮数总结,还是根据Token消耗量来总结?如果测评量表返回的数据量非常大,超过了模型窗口,在不丢失核心指标的前提下,如何对工具结果进行预压缩?4.为什么在做RAG时,切片不能切得太长,也不能切得太短?5.什么是混合检索?为什么一些场景下,只用向量检索效果不好?6.如何在Prompt中设计拒答逻辑,让模型在知识库没有相关内容时,不强行生成答案?7.什么是CoT?它在提升Agent逻辑推理能力方面的原理是什么?8.在Function Call的过程中,大模型返回给后端的是真实运行的结果,还是调用的意图?9.拷打Transformer10.了解MySQL吗?在MySQL中,如果要存储用户的对话记录,你会选择哪种字段类型?为什么?11.Redis有哪些常见的数据结构?12.为什么在大模型应用中,会把一些重复的问题和答案存入Redis缓存?13.介绍一下如何利用Redis存储大模型的响应结果?14.如果两个用户的提问意思一样但表达不同,如何判断该不该命中Redis里的缓存?15.在分布式Agent环境下,用户的Session应该存放在哪里?16.手撕:无重复字符最长子串
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