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匿名牛油
2024-03-06 17:39
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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总包18
1/1
学历
2024 | 本科211 | 社招
公司
中建兴业
岗位
人力
地点
南方
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-
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「中建兴业」
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03-25 20:11
中国传媒大学 数据分析师
长得好看真的能提高面试通过率吗?
说句实在的,真的会,但没大家想的那么夸张。第一眼看着舒服、干净利落,面试官对你的初始好感度肯定高,尤其很多岗位看形象气质,同等条件下,长得好看确实占优势。但也就止步于“第一印象”了。真聊起专业、经历、业务能力,颜值再高也顶不上靠谱的实力,长得再好看,一问三不知照样没戏。简单说:颜值是加分项,不是必选项。收拾得清爽精神,比单纯长得好看重要多了。#长得好看会提高面试通过率吗?#
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03-12 09:57
软件测试
普通二本能收到offer吗
有大佬能帮忙看看,简历还需要怎么改吗🥲🥲
程序员小白条:
1)确定测试,测开的方向,技术栈不能写这么少 2)课程凑数的,不是99,100分没必要写 3)实习经历这块要有突出的不是劳动性质的亮点,自己设计的什么方案,什么自动化?什么提效工具?不是一些边角料,人云亦云的东西,没吸引力 4) 校园经历纯没用 5)尽量少写减分项
听劝,我这个简历该怎么改...
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent开发 二面
1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别,线上项目里你会怎么选?答:SFT 是监督微调,核心是让模型学会“像人一样回答”,训练数据一般是 prompt-response 对,优点是简单直接、稳定、成本低,适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT,再训练奖励模型,然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好,缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习,而是直接利用偏好对做优化,训练上比 RLHF 更简单,效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用,通常优先级往往是 SFT ...
AI-Agent面试实战...
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