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许愿小能手
2021-06-28 09:30
南京大学 产品经理
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2021-06-28
在牛客打卡23天,今天也很努力鸭!
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TNAK
淮师附小 C++
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发布于 2021-06-28 09:51
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牛客小助手
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02-25 16:10
门头沟学院 golang
什么逆天公司
让我填高考排名分数就算了,还问我大学努不努力,有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧,那就面试会会你,看看面试官有多抽象
找工作勤劳小蜜蜂:
哥们建议你去投一下多益网络的岗位,马上就对以上的表格感觉良好,多益变态多了。
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03-21 11:06
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东南大学 C++
鹅の第三次复活
QQ面完隔天3.18挂后当天又被捞,然后隔天3.19面腾讯广告,面试体验跟我去年面wxg有的一比,体验极差(虽然查漏补缺了很多东西但就是感觉不好),一个半小时高压。跟我一起面腾讯广告的室友也感受到了高压(面试官比我和蔼点),广告部门是不是有点成分在里面的,面的都非常规点的。3.21登官网发现又复活了,我五个事业群面了四个了😅
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03-22 15:01
吉林农业大学 算法工程师
超聚变数字技术 AI Agent 开发一面
1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation,也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题,而是在回答之前,先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容,再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建,把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后,先做 query 改写或纠错,再去知识库召回相关片段,必要时做 rerank 重排,最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个:让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...
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