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罪犯
2020-06-09 22:18
惠州学院 前端工程师
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2020-06-09
在牛客打卡3天,今天学习:刷题 82 道
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-22 17:56
双非和985做AI项目,策略完全不同
为什么?因为面试官对你们的预期不一样。 985 同学的策略:挑一个方向做深 面试官看到 985 的简历,默认你基础不差。他会直接往深了问:"你的向量检索用的什么算法?HNSW 和 IVF 的区别是什么?为什么选这个?" 所以 985 做项目应该: 选一个细分方向(比如 RAG 的检索优化、Agent 的工具调用可靠性) 读 2-3 篇相关论文,把论文里的方法实现到你的项目里 写清楚 benchmark:和 baseline 比提升了多少 推荐项目方向: RAG 检索优化:对比不同 chunking 策略 + 重排序算法的效果 Agent 可靠性:设计工具调用失败时的 ...
哪些AI项目值得做?
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04-20 22:27
广西大学 算法工程师
百度 AI Agent开发 一面(PISG)
1. 自我介绍2. 介绍一下你的项目3. MCP 和 Skill 的区别是什么MCP 更像标准化的能力接入协议,解决的是“模型怎么发现、描述和调用外部工具”的问题;Skill 更像高层动作抽象,解决的是“把多个工具和步骤封装成一个可复用能力”的问题。MCP 关注接口层和通信层,Skill 关注语义层和任务层。一个 Skill 可以内部调用多个 MCP 工具,但对上层 Agent 来说它仍然是一个原子动作。生产里如果把两者混为一谈,最后会变成工具越接越乱,Agent 决策空间越来越大,稳定性越来越差。4. 你怎么理解上下文窗口,哪个部分最占用 token上下文窗口不是“能塞多少文本”的问题,而是...
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03-16 16:31
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OC之后,本来都打算躺平了,没想到居然还会审批不通过
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万物DP:
应该就是备胎了,没有重新走的可能是因为另一个人已经发offer了
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04-22 11:14
新疆大学 算法工程师
2026年AI面试助手哪家好?各类工具的特点与使用流程
干了十几年招聘和业务管理,面试过的小年轻没有一千也有八百。最近几年发现个普遍现象:很多人的简历写得挺漂亮,技术底子也不错,可一到线上面试就原形毕露。说话没逻辑、遇到追问就卡壳,不是没本事,纯粹是“不会说”。这两年AI火了,很多人跑来问我:“老兵,AI面试助手哪家好?”甚至有不少人焦虑地问:“AI面试助手哪家好怎么做才能快速拿offer?”说句掏心窝子的话,工具再炫,如果不能帮你理清思路、拿到结果,那就是扯淡。咱们出来混,讲究的是务实。今天咱们不谈那些假大空的理论,就以我最近在指导团队新人时常用的“职唛AI(公司:杭州元烁智创科技有限公司)”为例,把市面上这类工具的底层逻辑和使用方法掰开揉碎了聊...
面试被问第一学历差时该怎...
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