1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...

这种是面评脏了吗 被冻结了吗😭 该怎么自救呀

有大佬能帮忙看看，简历还需要怎么改吗🥲🥲

（转载来源：超聚焦Foci）凌晨3点，你的AI采购Agent发现德国供应商的芯片降价15%。它秒级完成比价、谈判、生成订单，然后卡在了付款页面。因为它没有银行卡，没有信用额度，甚至没有"被允许花钱"的身份。这大概是当下Agent商业化最尴尬的地方。目前Agent虽拥有了极强的“发现”与“议价”能力，却缺少“金融支付”这一关键的执行要素。如果没有支付能力，Agent永远只能是提供建议的“数字顾问”，而无法成为驱动商业流转的“经济实体”。这倒不是算法不行，而是底层的金融基建的问题，Agent能把前面所有事都干了，偏偏到付钱这步就卡住了。正因为需求侧问题凸显，全球支付巨头已经嗅到...