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阿里同城零售小汪峰
2023-03-10 15:44
阿里巴巴_同城零售_技术专家
发布于浙江
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阿里巴巴同城零售校招
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昨天 16:42
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门头沟学院 C++
终极拷问——“你怎么证明它好用?”
这可能是目前 AI 面试中最拉开差距的一环。大部分求职者的简历上写着“通过优化 Prompt,提升了生成质量。”面试官往往会微微一笑,紧接着抛出一记灵魂暴击:“那你怎么定义‘质量提升’?你怎么用数据证明,你的 模型 跑得比昨天更好?”这个时候,如果你挠挠头回答:“我自己抽查了几条结果,感觉变好了……” 那基本就凉透了。正所谓乱花渐欲迷人眼,靠人工“抽盲盒”式的肉眼查验,很容易陷入“只看好案例(Cherry-picking)”的自欺欺人中。在真正的工程落地面前,这种“凭感觉”根本站不住脚。回答应该直接把 Eval(评估)体系拍在桌面上:“在修改任何一行核心逻辑或 Prompt 之前,我会构建一套...
面试官最爱问的 AI 问...
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03-15 10:35
吉林农业大学 算法工程师
快手 AI Agent开发 一面
1、为什么引入父子索引,为什么引入 BM25,比例是怎样的,具体流程是什么,有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准,但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300~500 token 切成小块做向量检索,确实更容易召回到具体答案,但很容易丢掉原文结构,比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层:父块:保留完整语义单元,通常是 800~1500 token子块:用于召回,通常是 200~400 token检索时先搜子块,命中后回源到对应父块,再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度,也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...
AI-Agent面试实战...
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03-13 14:21
已编辑
江西警察学院 前端工程师
好漂亮的报错
就是觉得好漂亮,可能是配色?
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03-08 18:54
武汉工程大学 新媒体运营
无实习一般学历,求简历拷打🥺
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03-17 23:07
门头沟学院 Java
Redis 不使用 B+ Tree 作为存储数据结构
ps:如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助,可以关注我,给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏;同时不要吝啬您的花花Redis 不使用 B+ Tree 作为存储数据结构,核心原因是 B+ Tree 的设计初衷与 Redis 的核心定位、使用场景完全不匹配,Redis 更侧重内存中的高效读写、低延迟操作,而 B+ Tree 是为优化磁盘 IO 设计的结构,二者适配场景存在本质差异,具体原因如下:设计目标与场景适配性不符:B+ Tree 是为磁盘存储场景设计的平衡多路查找树,其核心优势是通过“非叶子节点仅存索引、叶子节点链表连接”的结构,减少磁盘 IO 次数,适配数据库(如 MySQL)等需要...
Redis常用的数据结构
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